如何用matlab来拟合随机微分方程 %EM Euler-Maruyama method on linear SDESDE is dX=lambda*X dt+mu*X dW,X(0)=Xzero,where lambda=2,mu=1 and Xzero=1.Discretized Brownian path over[0,1]has dt=2^(-8).Euler-Maruyama uses timestep R*dt.randn('state',100)lambda=2;mu=1;Xzero=0.5;T=1;N=2^8;dt=1/N;dW=sqrt(dt)*randn(1,N);W=cumsum(dW);problem parametersBrownian incrementsdiscretized Brownian pathXtrue=Xzero*exp((lambda-0.5*mu^2)*([dt:dt:T])+mu*W);plot([0:dt:T],[Xzero,Xtrue],'m-'),hold onR=4;Dt=R*dt;L=N/R;L EM steps of size Dt=R*dtXem=zeros(1,L);preallocate for efficiencyXtemp=Xzero;for j=1:LWinc=sum(dW(R*(j-1)+1:R*j));Xtemp=Xtemp+Dt*(1.5*Xtemp-0.5*Xtemp*Xtemp)+sqrt((1-Xtemp)*Xtemp)*Winc;Xem(j)=Xtemp;endplot([0:Dt:T],[Xzero,Xem],'r-*'),hold offxlabel('t','FontSize',12)ylabel('X','FontSize',16,'Rotation',0,'HorizontalAlignment','right')emerr=abs(Xem(end)-Xtrue(end))非线性随机常微分方程的matlab模拟 还需要知道时间t的范围和xy的初值还有各个参数的具体的值求解不确定系统动力响应(matlab解随机参数偏微分方程) 四,五年前做个类似的系统模拟导弹发射,参数随机变化的,风速、温度、湿度(都服从。zhoujin5120@gmail.com 四,五年前做个类似的系统模拟导弹发射,参数随机变化的,风速.MATLAB如何求解常微分方程组?ode45函数的使用,MATLAB教学视频:常微分方程(组)在MATLAB中的求解方法,视频时长约115分钟,通过具体的案例,首先讲解了MATLABdolve函数求。
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