EDA365欢迎您登录!
您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?注册
x
本帖最后由 piday123 于 2021-1-28 10:25 编辑 " \& z9 j# Z1 g1 M9 B
6 q/ N6 w0 K7 ^( q, a4 ?% M$ X; [目录- 总述
- 函数说明
- 应用举例
- 函数实现
# ^+ `$ z: L$ ? G. ? s1 G3 c
! K) o: m: J8 U' B$ c
9 h! Y2 p) |$ n/ Q5 D! b q# J总述
; H' I$ Q! m. J& ?$ x! E如果已知函数表达式,可以通过diff()函数求取各阶导数解析解的方法,并得出结论,高达100阶的导数也可以用MATLAB语言在几秒钟的时间内直接求出。
0 |1 n9 S/ b# b- K3 a如果函数表达式未知,只有实验数据,在实际应用中经常也有求导的要求,这样的问题就不能用前面的方法获得问题的解析解。要求解这样的问题,需要引入数值算法得出所需问题的解。由于在MATLAB语言中没有现成的数值微分函数,所以本文将介绍一种数值微分算法——中心差分方法。
$ u( b/ C8 `. n: C+ k8 W6 `函数说明( j; ]& |; X2 k
8 s* O8 z+ ~9 }% ^
- function [dy,dx] = diff_ctr(y,Dt,n)
- %diff_ctr
- %中心差分算法实现数值微分
- % 调用格式:
- % [d_y, d_x] = diff_ctr(y,Dt,n)
- % 其中,y为给定的等间距的实测数据构成的向量, Dt为自变量的间距,n为所需的导数阶次。
- % 向量d_y为得出的导数向量, 而d_x为相应的自变量向量。注意这两个向量的长度比y短。
- %
- % Examples:
- % 求函数y=sin(x)/(x^2+4*x+3)的1~4阶导数
- % MATLAB求解语句:
- % h=0.05; x=0:h:pi; syms x1;
- % f=sin(x1)/(x1^2+4*x1+3); y=subs(f,x1,x);
- % [y1,dx1]=diff_ctr(y,h,1); subplot(221), plot(dx1,y1);
- % [y2,dx2]=diff_ctr(y,h,2); subplot(222), plot(dx2,y2);
- % [y3,dx3]=diff_ctr(y,h,3); subplot(223), plot(dx3,y3);
- % [y4,dx4]=diff_ctr(y,h,4); subplot(224), plot(dx4,y4);
- % 与解析解对比验证:
- % syms x1;
- % f=sin(x1)/(x1^2+4*x1+3);
- % yy1=diff(f); f1=subs(yy1,x1,x);
- % yy2=diff(yy1); f2=subs(yy2,x1,x);
- % yy3=diff(yy2); f3=subs(yy3,x1,x);
- % yy4=diff(yy3); f4=subs(yy4,x1,x);
- % % 求四阶导数向量的范数(相对误差):
- % norm(double((y4-f4(4:60))./f4(4:60)))5 f3 @% C9 ^5 x
* {! {& [. {9 S6 {
( L1 _% K' m( K/ |" ^
' D+ e/ z, W6 {- p6 P- u
应用举例问题: 求函数
的1~4阶导数, 并验证误差。 3 J0 h% U% Z% S- m p9 w3 f' Y
代码如下: & T" n, A( X: Q- p$ L
- % // 输入函数,并求解析解,并代入x向量得出精确解。
- h=0.05; x=0:h:pi; syms x1;
- f=sin(x1)/(x1^2+4*x1+3);
- yy1=diff(f); f1=subs(yy1,x1,x);
- yy2=diff(yy1); f2=subs(yy2,x1,x);
- yy3=diff(yy2); f3=subs(yy3,x1,x);
- yy4=diff(yy3); f4=subs(yy4,x1,x);
- %// 比较不同阶的导数
- y=subs(f,x1,x);
- [y1,dx1]=diff_ctr(y,h,1); subplot(221), plot(x,f1,dx1,y1,':');
- [y2,dx2]=diff_ctr(y,h,2); subplot(222), plot(x,f2,dx2,y2,':');
- [y3,dx3]=diff_ctr(y,h,3); subplot(223), plot(x,f3,dx3,y3,':');
- [y4,dx4]=diff_ctr(y,h,4); subplot(224), plot(x,f4,dx4,y4,':')
- %// 定量分析误差
- norm(double((y4-f4(4:60))./f4(4:60)))0 ^1 {7 T, V6 M0 p
% W' D0 m. X' r6 n- [3 p& s. e, z5 ]
; |0 a! `+ t* n/ N5 E3 Z- n. Q- b! S4 }( e$ y
不同阶的导数图像如下: 6 m1 i8 S/ [/ S' d/ H' }
/ w' n5 k7 [9 ]9 I) H% d7 D1 I R
定量地分析误差时, 考虑到计算得出的4阶导数向量, 其长度比原始对照向量f4短, 所以两个向量取同样多点进行比较, 就可以得出数值方法的相对误差最大值为
, 亦即0.035%。 由此可见, 这里的数值方法还是很精确的。
2 _3 u0 o/ _, T# {9 s函数实现
7 S1 V: D8 l1 }9 @/ c1 Q U4 ^/ S) }; G8 c2 A+ k
- function [dy,dx = diff_ctr(y,Dt,n)
- y1=[y 0 0 0 0 0 0;
- y2=[0 y 0 0 0 0 0;
- y3=[0 0 y 0 0 0 0;
- y4=[0 0 0 y 0 0 0;
- y5=[0 0 0 0 y 0 0;
- y6=[0 0 0 0 0 y 0;
- y7=[0 0 0 0 0 0 y;
- switch n
- case 1
- dy = (-y1+8*y2-8*y4+y5)/12/Dt;
- case 2
- dy = (-y1+16*y2-30*y3+16*y4-y5)/12/Dt^2;
- case 3
- dy = (-y1+8*y2-13*y3+13*y5-8*y6+y7)/8/Dt^3;
- case 4
- dy = (-y1+12*y2-39*y3+56*y4-39*y5+12*y6-y7)/6/Dt^4;
- end
- dy = dy(5+2*(n>2):end-4-2*(n>2));
- dx = ([2:length(dy)+1+(n>2))*Dt;$ G. w$ s" c! I2 {/ H+ e
) z* I2 o0 ], I+ H0 ?' W5 x! m
1 L9 j# {$ x+ ~9 u& [# o5 s
/ `8 X! g% e" y- T" l
|