matlab 解一维抛物方程 初值问题

用solve命令解

function[x,y,z]=sp(A,B,C)symsxyz[x,y,z]=solve(y*y-z*z-x*x,y+z-A,x*x-B*x-C);

MATLAB固然强大,但不是万能的但要想充分发挥其威力,需要使用者具备数学知识,不能硬算,否则难以得到相要的结果,或者即使算出个数值结果来,也很丑陋这里应当先做三角函数的万能替换设t=tgβsin&#

fun=(64*pi*(27889/10000-n^2)^(1/2))/31-atan((2479*(n^2-9/4)^(1/2))/(2000*(27889/10000-n^2)^(1/2)))-a

这个函数的初始值取所求值附近就可以,这个函数就是有这个缺点,你选择不同的初始值往往得到的结果不一样.

中间还有几个乘号也加点试试呗x=-35:35在函数中用x（1,：）表示是可以的ps.你的程序可读性差了点吧……再问：程序可读性差什么意思啊？再答：就是别人看不懂……还有，提醒你一下，MATLAB的si

初值条件看不太懂

x2的表达式修改如下：X2=solve(['(x-1)*(x-2)*(x-3)*(x-4)*(x-5)*(x-6)*(x-7)*(x-8)*(x-9)*(x-10)*(x-11)*(x-12)*(x-

1、在文件编辑区建立待求方程组文件并保存：functiony=fun(x)y=[0.56-1.1018*x(1)*(exp(-0.1855014*x(2))-exp(-2.007944*x(2))),

exp前面那个*改为.*（点乘）保险的方法,从头到尾检查凡是乘和除都改成点乘和点除.混着用容易漏掉.

初值为什么会有两个呢?

1、任意值,可能得不到理想的结果；2、经验值,结合各种条件自己的一个猜测值.比较贴近自己的理想结果.3、通过一定的方法确定初值.例如一些智能算法,像启发式算法,本身能够找到较为理想的结果,但是相对一些

fmincon函数是默认从你给定的x0为中心开始搜索,直至找到函数的最小值,并返回距离x0最近的函数最小值对应的x值这样我们在计算的时候就必须预先判定函数最小值的对应的x值的大概范围确保我们定的初值x

曲线拟合一般是多项式函数拟合,这个函数非线性程度极高,而且和多项式函数差别太大,是很难拟合的.实际上你要解决的应该是参数估计问题,而非拟合问题.这个明显是一个最小二乘估计问题.如果你就是用的最小二乘估

一般去随机数,但很多都是局部收敛的,需要给出初值比较接近实际解.只能参考其他类似的再问：嗯，谢谢，你说的意思我大概懂了，但有的系数不好算啊，比如你看下我在补充里的程序，有5个系数，怎么算呢？是列5个方

function x = newton_method(fun,x0,e,N)if nargin<5    N=50

匿名函数调用,把inline那一行改为,应该就OKmyfunc=@(beta,x)-beta(1)*max(x).*exp(-pi*(x-beta(2)).^2/beta(3).^2);2楼基本上已经

1、简单的函数拟合,初值可以任意给定2、如果待拟合函数较复杂,需要根据经验或其他条件尽可能的给出较接近真实值的初值3、别无他法

%%functiondx=aaa(t,x)%定义matlab函数来描述方程dx=[120-2*x(1)+2*x(2);2*x(1)-5*x(2)]%%x0=[0;0][t,y]=ode45('aaa'

求解自变量为y的函数x(y):x=dsolve('Dx=(sqrt((1-x)^2+y^2)-(1-x))/y','x(A)=C','y')同样y=dsolve('Dy=(sqrt((1-x)^2+y