differential-equations

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    我想正确地在Matlab中输入微分方程,所以我可以ode45解决它们,但我不能让我的代码工作。这是我进入代码: function ydot=Untitledrt(z,y) ydot = zeros(6,1); %y(1)=A %y(2)=B %y(3)=C %y(4)=D %y(5)=P %y(6)=T m1 = 6; m2 = 9; m3 = 5; k1 = 6; k2

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    我有一段代码,它解决了一维随机热方程的周期性边界条件。随机项是高斯白噪声。 我的问题是,我正确实施噪音? 高斯噪声被定义为具有均值为零,并且第二时刻告诉我们在任何时间对的值是相同分布的且在统计上是独立的。 !I first define arrays for the uniform and gaussian random numbers real, dimension (-1:n) :: u,

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    我正在编写一个C++程序来为一个大学任务找到一阶微分方程的解。该程序启动,然后一旦我输入迭代次数,我会得到错误消息“欧拉的method.exe已停止工作”。这是我的代码: #include <functional> #include <vector> using namespace std; double f_r(double x, double r)

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    我最近关注boost.odeint库,我对可能性和可配置性的数量感到惊讶。然而,广泛使用scipy.integrate.odeint(这实质上是fortran中的ODEPACK的包装),我不知道他们的表现如何比较。我知道boost.odeint也带有并行化,这在scipy中是不可能的(据我所知),这会提高性能,但我要求单核心案例。 但是,因为我必须在这种情况下将boost.odeint(使用cyt

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    我解微分方程系统用Matlab这样 tspan = [0 10]; res = ode15s(@(t,x) func,tspan,x0); ,我有另外一个系统,它比@func指定的slighlty不同,解决像 res2 = ode15s(@(t,x) func2,tspan,x0); 我想通过计算每个时间步的差异来比较结果。但由于Matlab解算器是可变时间步长,因此res.y(解)矩

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    我使用ode45在Matlab中求解/绘制一个二阶微分方程。我的tspan是从0到0.25。但是接近于零的初始条件不明确(斜率变为无穷大,复数值)。 0.25附近的条件明确定义(斜率和值都为零)。 问题: 我可以扭转tspan,并使用了 “最终状态” 的初始条件?我知道我可以做到这一点(看下面的代码),我得到一个看起来像我期望的情节,但这是一个有效的一般做法吗?我在这种情况下幸运吗? ode45提

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    如何求解非线性微分方程组并得到该解的绘图?该系统没有初始条件。例如, X '=(X + Y)^ 2 - 1 Y'= -y^2 - X + 1

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    我对R很新,我试图用de deSolve包来解决一个微分方程组。 我总共有10000次的时间步数,每100次的步数我必须改变变量的值。 我试过代码给我下面的错误: Error in checkFunc(Func2, times, y, rho) : The number of derivatives returned by func() (2) must equal the length

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    我对编程相当陌生。我在课堂上选择了一些R和Matlab,但我试图提高我对Python的熟悉程度。我试图编写一个模型,该数学模型将给出多个初始条件下的微分方程组的数值近似。我目前拥有的代码如下: import matplotlib.pyplot as plt # parameters sigma=10 gamma=1 alpha=50 delta=2.1 # initial condi

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    由于之前不清楚,我对此表示歉意。我现在更了解这个功能,但可以在几个方面使用一些帮助。 我想找回转换(X)与音量(V)的关系,或者反过来也可以。在我看来,传统的“时代”术语是我想用0-1的X序列取代的,X是转换,记得如此界定0和1.0 下面,rw是反应速率,并且是任何给定时刻的分压的函数,它们被描述为Pw,Px,Py和Pz,它们本身是初始条件(P.w0,v.0)的函数,转换也是X. 预先感谢您 rm