使用Matlab符号工具求解微分方程组

MATLAB 使用 Runge-Kutta-Fehlberg 方法解 ODE 问题，以有限个点进行计算，点间距由解本身决定。 可使用 ode23 求解 2-3 阶常微分方程组，使用 ode45 使用 4-5 阶 Runge-Kutta-Fehlberg 方法。 例如，在命令行中使用 ode45 函数代替 solver，其中 x' 是 x 的微分，而非 x 的转置。

常微分方程组的解法包括利用matlab符号计算工具dsolve来求解。输入方程和初值条件，dsolve函数输出解析解。对于复杂方程组，通常需要采用数值方法求解。

MATLAB欧拉法用于求解微分方程组的源程序代码。

Matlab优化微分方程组代码的自述文件。这些数据集通过在Python中使用机器学习库及其派生概念验证（POC）进行测试。PyTorch具有与图形处理单元或GPU一起使用的内置功能，预计在全面移植MRST之前进行演示，基于PyTorch GPU的张量可以显着减少储层模拟期间的计算时间。评估概念验证步骤如下：找到构成MRST求解器代码的偏微分方程（PDE），并使用Matlab和Octave测试求解器的运行时间。Knut-Andreas Lie的最新著作《使用MATLAB进行储层模拟入门》中提供了一些测试代码，详见附录。正在测试代码的性能，并将代码发布在单独的存储库中。

借助 Matlab 工具，探索求解微分方程的方法。本教程涵盖解析解和数值解的求解技巧，并提供实例和实验作业，加深理解。

使用 dslove() 函数可求解微分方程符号解。其格式为：s=dslove(‘eq1’,‘eq2’,…,‘eqn’,‘cond1’,‘cond2’,…, ‘condn’,‘v’)其中‘cond1’, ‘cond2’,…, ‘condn’,‘v’可选，默认为独立变量 t。

MATLAB程序代码，利用欧拉方法求解微分方程组。在R2018a版本中，设定初始条件和步长，通过迭代计算得出微分方程组的数值解。

阐述了Matlab在解决微分方程及数学建模中的应用实例。

Matlab提供了两种方法来解决代数方程组：数值计算和符号计算。对于方程ax+b，其中a为n×m矩阵，解决方法取决于n与m的关系：当n=m时，方程被称为“恰定”；当n>m时，称为“超定”方程。