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matlab实现数值微分(diff_ctr函数)

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发表于 2021-1-28 10:21 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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本帖最后由 piday123 于 2021-1-28 10:25 编辑 & ^! j, A6 P+ {1 H+ X0 x  `

4 R$ w5 X; c) I  ]! x, O目录
  • 总述
  • 函数说明
  • 应用举例
  • 函数实现
    9 Q& k2 ?5 o' D/ @

2 k+ o- N1 @4 t; ?% _- f# ?/ P  A
: f. j8 U% B  E$ r总述
1 K8 h3 J3 [, b+ F

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。


$ {) W$ T1 s, @

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。

( q6 e8 a( e: i9 `- f; {2 ?
函数说明  U8 ^& c+ f; J- r
7 ]3 r- k2 y4 v& e5 W
  • 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)))
      h2 l* x6 U4 N
- l& l! R8 ]2 m3 w! J& f5 a- F, b

# U6 [( J/ W& Y- d* A3 n' g( v1 k0 d" R
应用举例

问题: 求函数

的1~4阶导数, 并验证误差。


/ J7 _5 l. N: w. Y* T/ P' U

代码如下:

. i( C. k( Q4 `9 u+ Q
  • % // 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 I& \9 {& i8 x  B2 _, n
; l; O" H& T6 P7 A, O5 Q: D6 {  Z
& ^: a. k- H! V" \6 R# U0 ?
; B: Q, ~: c' \& N1 P* A/ d

不同阶的导数图像如下:


8 t3 M" d4 f! w  X7 @# \8 @* t& I* V


4 e5 i3 y: f- u8 U) B/ b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。


3 `* n$ y# i7 r$ k# T, T函数实现$ H! E6 b$ f' O! `, ?9 K/ T
, p* V2 X% E, f  d& n0 A
  • 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;
    ) Q; q% r4 n! |; W( S

3 c: Q9 k; |7 F" S4 K& V" X9 Z) L3 D* }' F0 V% M
3 ?1 J' l- a. U! a, {$ U/ t! v: C

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