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固定步长的 Runge-Kutta 求解器:实现多种 Dormand 等方法的函数

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简介:
本函数库提供固定步长下的Runge-Kutta求解方案,特别实现了Dormand等提出的方法,适用于高效解决常微分方程。 此函数实现了固定步长的Runge-Kutta求解器,并支持显式、隐式方法以及可选的自适应步长控制。该函数能够处理嵌入式方法且任何Runge-Kutta方法都可以通过指定屠夫表来添加。算法设计通用,代码相对简洁紧凑。目前大约实现了34种不同的方法。 MATLAB的ODE求解器通常采用变步长策略,并不提供固定步长运行选项。这是因为与固定步长相比,自适应步长能够使求解器更快、更精确地完成计算任务。然而,在某些情况下选择使用固定步长求解器是有其合理性的: - 进行参数研究时(比较不同模型参数下的仿真结果); - 计算模拟结果的有限差分雅可比矩阵,此时自适应步长控制会引入显著噪声; - 执行逐点计算任务,在这种情况下求解器输出和测量数据必须参考相同的时间向量。 此外,该函数还详细解释了用于存储模拟结果以及固定计算时间的预分配数组界面与选项。提供了两个示例:第一个示例使用不同的方法及步长来解决阻尼驱动谐振问题。

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  • Runge-Kutta Dormand
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    本函数库提供固定步长下的Runge-Kutta求解方案,特别实现了Dormand等提出的方法,适用于高效解决常微分方程。 此函数实现了固定步长的Runge-Kutta求解器,并支持显式、隐式方法以及可选的自适应步长控制。该函数能够处理嵌入式方法且任何Runge-Kutta方法都可以通过指定屠夫表来添加。算法设计通用,代码相对简洁紧凑。目前大约实现了34种不同的方法。 MATLAB的ODE求解器通常采用变步长策略,并不提供固定步长运行选项。这是因为与固定步长相比,自适应步长能够使求解器更快、更精确地完成计算任务。然而,在某些情况下选择使用固定步长求解器是有其合理性的: - 进行参数研究时(比较不同模型参数下的仿真结果); - 计算模拟结果的有限差分雅可比矩阵,此时自适应步长控制会引入显著噪声; - 执行逐点计算任务,在这种情况下求解器输出和测量数据必须参考相同的时间向量。 此外,该函数还详细解释了用于存储模拟结果以及固定计算时间的预分配数组界面与选项。提供了两个示例:第一个示例使用不同的方法及步长来解决阻尼驱动谐振问题。
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