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自适应步长的龙格库塔算法
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作者:
2744557306
时间:
2023-12-23 19:50
标题:
自适应步长的龙格库塔算法
这是一个 MATLAB 函数,名为 half,用于执行自适应步长的四阶Runge-Kutta方法。
3 Q6 @4 Q3 y) p1 d0 e) L
函数的输入参数为:起始点 (x1, y1),当前步长 h。
0 F; w3 ]" @/ G0 w; R. i+ q
函数的输出参数为:更新后的节点 (u2, v2),新的步长 h,以及误差 err。
' V s/ M% W1 L% T2 [- \
函数的主要步骤如下:
6 L; K& L, D3 T7 y; j" T% ]
& D% x) a0 e% o) P4 p6 B
1.将 (x1, y1) 备份到 (u1, v1),以便在计算步长为 h/2 时使用。
+ R: N# `3 U. R" P0 m4 M
2.使用四阶Runge-Kutta方法计算步长为 h 时的数值解 y2。
0 s: S7 \* ~! {- r6 [/ l1 G+ }3 ~5 L
3.将步长 h 更新为 h/2。
' p6 E$ U7 ]& j! z" Q- k
4.利用四阶Runge-Kutta方法计算步长为 h/2 时的数值解,进行两步迭代,得到新的节点 (u2, v2)。
, O ]/ j+ x% Z# @* r i
5.计算当前步长 h 时的数值解与步长为 h/2 时的数值解之间的误差 err。
* I4 z4 }8 U& ?$ h% C
) M% m' d1 k, R* f
这个函数似乎被设计用于一个自适应步长的数值积分,通过不断调整步长以保持数值解的精度。函数使用四阶Runge-Kutta方法,其中步长 h 随着迭代逐渐减小,以提高数值解的精度。
%half.m 该函数用来调整自适应
$ E# C3 |" t( p, W2 E/ R( s }
function [u2,v2,h,err]=half(x1,y1,h)
: i7 d" ]: E/ ~1 T6 x4 _
u1=x1;%u1为x1的备份,供步长为h/2时计算下一个节点时使用
1 @( c/ C8 @" y2 H$ C, l T% T' X
v1=y1;%v1为y1的备份,供步长为h/2时计算下一节点数值解时使用
) B- n3 t3 z* w3 L b# O
4 ?% f/ }( U1 u% k5 a
%用四阶经典公式计算步长为h时第1个节点处的数值解
3 K- d8 b$ g8 M4 O/ b9 @
k1=f(x1,y1);
' i$ g2 k2 Y# f! | X& L' _
k2=f(x1+h/2,y1+h*k1/2);
6 C* E4 e ?* \! U$ f
k3=f(x1+h/2,y1+h*k2/2);
; [$ h' ^ t6 ~+ m7 A$ u7 w6 _
k4=f(x1+h,y1+h*k3);
9 j' O; `) \ ^9 `0 B
y2=y1+h*(k1+2*k2+2*k3+k4)/6;
, a6 D% H9 U1 I6 Y1 [9 \
" u8 [5 }# |; ^$ G0 Q8 g( }7 ~
%四阶经典公式计算步长为h/2时的第一个节点处的数值解
3 N# N5 r n6 J ]% a5 P
h=h/2;
! q8 u: h2 C4 ?+ I
3 D }- Y% r3 q+ F4 V7 G7 I6 P
for i=1:2
' T' A; [$ o: k# d* E
k1=f(u1,v1);
- ?' y9 J% W# g& a! t4 p
k2=f(u1+h/2,v1+h*k1/2);
: Q7 a, Z% g4 i$ r3 D! U
k3=f(u1+h/2,v1+h*k2/2);
0 u- V6 t# ^8 a5 p- L
k4=f(u1+h,v1+h*k3);
; V+ o& t+ T0 ]. V# N4 N0 f
v2=v1+h*(k1+2*k2+2*k3+k4)/6;
. D* I7 m* r9 q
u2=u1+h;
; B, @+ h; b( p; I# f" R
u1=u2;
5 M" N" s9 L `6 f q- ^- a0 @4 @
v1=v2;
- |3 Y4 h4 Y; k% s) T5 Q- H3 m% d
end
4 q' M+ }6 q7 ~6 G" d1 A8 j' d& ]
6 [8 w9 i$ d% c# [
err=abs(y2-v2)
0 V b8 g3 U9 z. e" \
/ U s! F$ u6 a
复制代码
" P0 W/ `5 U3 U, W0 N
自适应变步长的龙格库塔法.rar
2023-12-23 19:50 上传
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