MATLAB中已知系统微分方程及初始值用欧拉法和龙格库塔法解一阶微分方程 function Euler欧拉法和龙格库塔算法解一阶常微分方程源代码例子dy/dx=-y+x+1f=inline('-y+x+1'，'x'，'y')；微分方程的右边项dx=0.5；x方向步长xleft=0；区域的左边界xright=10；区域的右边界xx=xleft：dx：xright；一系列离散的点n=length(xx)；点的个数y0=1；(1)欧拉法Euler=y0；for i=2：nEuler(i)=Euler(i-1)+dx*f(xx(i-1)，Euler(i-1))；end(2)龙格库塔法RK=y0；for i=2：nk1=f(xx(i-1)，RK(i-1))；k2=f(xx(i-1)+dx/2，RK(i-1)+k1*dx/2)；k3=f(xx(i-1)+dx/2，RK(i-1)+k2*dx/2)；k4=f(xx(i-1)+dx，RK(i-1)+k3*dx)；RK(i)=RK(i-1)+dx*(k1+2*k2+2*k3+k4)/6；endEuler和Rk法结果比较plot(xx，Euler，xx，RK)hold on精确解用作图syms xrightsolve=dsolve('Dy=-y+x+1'，'y(0)=1'，'x')；求出解析解rightdata=subs(rightsolve，xx)；将xx代入解析解，得到解析解对应的数值plot(xx，rightdata，'r*')legend('Euler'，'Runge-Kutta'，'analytic')
变步长龙格库塔法与阿当姆茨预报校正法 数字积分程序应考虑程序的精度和积分的速度。欧拉法 预报—校正法 四阶梯龙格—库塔法在同一步长下的精度依次升高，但是由于计算量的增加，程序运行速度变慢。第二是步长的选择，在同一方法下步长越小，精度越高，但计算量越大，程序运行越慢。所以应根据积分要求的具体情况选择适当的积分方法和步长。
matlab 里面 powergui选项中simulation type中三个选项什么区别 phashor continuous discrete 尤其是continuous，计算机就是计算机，根本不可能是连续的，怎么会有。
matlab ode45用法 用法： [T，Y]=ode45(odefun，tspan，y0) 1、odefun 是函数句柄，可以是函数文件名，匿名函数句柄或内联函数名。2、tspan是区间[t0 tf]或者一系列散点[t0，t1，.，tf]。。
欧拉法，改进欧拉法的一阶微分方程组迭代格式.. 随便找本数值分析或者计算方法的书上都有
数值分析计算方法求解 欧拉法的局部截断误差的阶为O（h2）；改进欧拉法的局部截断误差的阶为 O（h3）；三阶龙格-库塔法的局部截断误差的阶为 O（h4）.四阶龙格-库塔法的局部截断误差的阶为 O（h5）.欧拉法的绝对稳定实区域为-2
分别用改进的欧拉法和四阶龙格-库塔公式求解微分方程初值问题
用二阶龙格库塔法求解常微分方程的初值问题。 你好，请搜索”VisualC+常微分方程初值问题求解“可以找到相关资料例如：三、使用经典龙格-库塔算法进行高精度求解 龙格-库塔(Runge-Kutta)方法是一种在工程上应用广泛的高精度单步算法。由于此算法精度高，采取措施对误差进行抑制，所以其实现原理也较复杂。同前几种算法一样，该算法也是构建在数学支持的基础之上的。对于一阶精度的欧拉公式有：yi＋1＝yi＋h*K1 K1=f(xi，yi)当用点xi处的斜率近似值K1与右端点xi＋1处的斜率K2的算术平均值作为平均斜率K*的近似值，那么就会得到二阶精度的改进欧拉公式：yi＋1＝yi＋h*(K1+K2)/2 K1=f(xi，yi)K2=f(xi+h，yi+h*K1)下面的具体程序实现同改进的欧拉算法类似，只需作些必要的改动，下面将该算法的关键部分代码清单列出：…for(floatx=0；x；x+0.1){r=x+expf(-x)；K1=x-y[i]+1；file：/求K1K2=(x+(float)(0.1/2))-(y[i]+K1*(float)(0.1/2))+1；file：/求K2K3=(x+(float)(0.1/2))-(y[i]+K2*(float)(0.1/2))+1；file：/求K3K4=(x+0.1)-(y[i]+K3*0.1)+1；file：/求K4y[i+1]=y[i]+(float)(0.1*(K1+2*K2+2*K3+K4)/6)；file：/求yi+1r=fabs(r-y[i])；file：/计算误差str.Format(\"y[%d]=fr=f\\r\\n\"，i，y[i]，r)；i+；msg+str；}AfxMessageBox(msg)；file：/。
