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抛物型微分方程matlab 如何用matlab解二维的非线性偏微分方程组, 其中每个方程是抛物线型的

2020-07-24知识6

如何用Matlab解偏微分方程组,该方程组由两个抛物型偏微分方程组成 如何用matlab解二维的非线性偏微分方程组, 其中每个方程是抛物线型的 如何用matlab解二维的非线性偏微分方程组,其中每个方程是抛物线型的 MATLAB提供了两种方法解决PDE问题:一是pdepe()函数,它可以求解一般的PDEs,据用较大的通用性,但只。matlab怎么求解偏微分方程? pdetool是matlab的一个重要的工具箱,它可以用数值解法来求解各种繁琐的偏微分方程问题,并且操作非常便捷。它能够画出解的三维图像,更形象具体的展示结果。当然,展示这个过程的前提是大家要知道偏微分方程的相关知识。步骤阅读 方法/步骤>;01 调用pdetool 在Command Window当中输入pdetool,按回车,即可弹出图示界面。可以看到它是图形界面的,我们可以通过在操作区域内直接画图的方式设定求解的二维区域。02 画图 下面图中给出了画矩形、椭圆、多边形的工具,画图的方式与普通画图没有什么区别。但有些画多边形的简单作图方法可以节省工作量。03 比如在这一幅图中,先画一个大的矩形R1【自动标注的】,再在它的边界附近画一个小矩形R2。我们看到最开始的状态是两个矩形重叠的。04 在圈中所示的set formula里面可以修改两个(多个)图形的重叠方式。比如我们把公式修改为R1-R2。05 现在我们可以通过打开“边界模式”的方式来查看修改了重叠方式之后的效果。点击菜单栏的Boundary菜单,在下拉框中点击Boundary Mode。06 可以看到,在下面这幅图中,R1和R2的边界的重叠部分被删除了,剩下了没有重叠的部分。这种方式可以用来画一些外形比较复杂但是有一定规律的图形。图中的。matlab怎么求解偏微分方程 Matlab偏微分方程工具箱应用简介1.概述本文只给出该工具箱的函数列表,读者应先具备偏微分方程的基本知识,然后根据本文列出的函数查阅Matlab的。怎么用matlab把偏微分方程差分后用常微分方程解? 各位大神请教一下怎么用ode45解偏微分方程,貌似对空间离散化之后成了一个维数很高的常微分方程组啊,都…跪求MATLAB解抛物型偏微分方程的程序 1,不一定有效果,因为pdetool具体编程是不知道的,如果解决小问题两者的结果一样说明不了什麽问题,尤其对于偏微分方程。2有限元的边界必须固定,从数理方程上讲静态有限元问题就是边值问题,如果边界变化的话,初始一下别的专业有限元软件,比如anasys,adima等。利用MATLAB中pdepe函数求解一般的偏微分方程组,MATLAB可以求解常见的偏微分方程,现在我们一起探讨如何利用利用MATLAB中dee函数求解一般的偏微分方程组。求解二维抛物线型偏微分方程matlab程序 function[u,x,y,t]=TDE(A,D,T,ixy0,bxyt,Mx,My,N)解方程 u_t=c(u_xx+u_yy)for D(1)(2),D(3)(4),0初值:u(x,y,0)=ixy0(x,y)边界条件:u(x,y,t)=bxyt(x,y,t)for(x,y)cBMx/My:x轴和y轴的等分段数N:t 轴的等分段数dx=(D(2)-D(1))/Mx;x=D(1)+[0:Mx]*dx;dy=(D(4)-D(3))/My;y=D(3)+[0:My]'*dy;dt=T/N;t=[0:N]*dt;初始化ufor i=1:Mx+1for j=1:My+1u(i,j)=ixy0(x(i),y(j));endendrx=A*dt/(dx*dx);rx1=1+2*rx;rx2=1-2*rx;ry=A*dt/(dy*dy);ry1=1+2*ry;ry2=1-2*ry;for i=1:Mx-1%(11.2.21a)P(i,i)=ry1;if i>;1P(i-1,i)=-ry;P(i,i-1)=-ry;endendfor j=1:My-1%(11.2.21b)Q(j,j)=rx1;if j>;1Q(j-1,j)=-rx;Q(j,j-1)=-rx;endendfor k=1:Nu_1=u;t=k*dt;for i=1:Mx+1%边界条件u(i,1)=feval(bxyt,x(i),y(1),t);u(i,My+1)=feval(bxyt,x(i),y(My+1),t);endfor j=1:My+1u(1,j)=feval(bxyt,x(1),y(j),t);u(Mx+1,j)=feval(bxyt,x(Mx+1),y(j),t);endif mod(k,2)=0for i=2:Mxj=2:My;bx=[ry*u(i,1)zeros(1,Mx-3)ry*u(i,My+1)]+rx*(u_1(i-1,j)+u_1(i+1,j))+rx2*u_1(i,j);u(i,j)=linsolve(P,bx');(11.2.21a)endelsefor j=2:Myi=2:Mx;by=[rx*u(1,j);zeros(My-3,1);rx*u。

#偏微分方程#matlab

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