微分方程和差分方程简介精简版

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1、三、利用Matlab求微分方程的解析解求微分方程(组)的解析解命令:dsolve(‘方程1’,‘方程2’,…‘方程n’,‘初始条件’,‘自变量’)结果:u=tg(t-c)解输入命令:y=dsolve('D2y+4*Dy+29*y=0','y(0)=0,Dy(0)=15','x')结果为:y=3e-2xsin(5x)解输入命令:[x,y,z]=dsolve('Dx=2*x-3*y+3*z','Dy=4*x-5*y+3*z','Dz=4*x-4*y+2*z','t');x=simple(x)%将x化简y=simple(y)z=simple(z)结

2、果为:x=(c1-c2+c3+c2e-3t-c3e-3t)e2ty=-c1e-4t+c2e-4t+c2e-3t-c3e-3t+c1-c2+c3)e2tz=(-c1e-4t+c2e-4t+c1-c2+c3)e2t返回四、微分方程的数值解(一)常微分方程数值解的定义在生产和科研中所处理的微分方程往往很复杂且大多得不出一般解。而在实际上对初值问题,一般是要求得到解在若干个点上满足规定精确度的近似值,或者得到一个满足精确度要求的便于计算的表达式。因此,研究常微分方程的数值解法是十分必要的。返回(二)建立数值解法的一些途径1、用差商代替导数若步长h较小

3、,则有故有公式:此即欧拉法。2、使用数值积分对方程y’=f(x,y),两边由xi到xi+1积分,并利用梯形公式,有:实际应用时,与欧拉公式结合使用:此即改进的欧拉法。故有公式:3、使用泰勒公式以此方法为基础,有龙格-库塔(RungeKutta)法、线性多步法等方法。4、数值公式的精度当一个数值公式的截断误差可表示为O(hk+1)时(k为正整数,h为步长),称它是一个k阶公式。k越大,则数值公式的精度越高。欧拉法是一阶公式,改进的欧拉法是二阶公式。龙格-库塔法有二阶公式和四阶公式。线性多步法有四阶阿达姆斯外插公式和内插公式。返回(三)可以用Ma

4、tlab软件求常微分方程的数值解[t,x]=solver(’f’,ts,x0,options)ode45ode23ode113ode15sode23s由待解方程写成的m-文件名ts=[t0,tf],t0、tf为自变量的初值和终值函数的初值ode23:组合的2/3阶龙格-库塔-芬尔格算法ode45:运用组合的4/5阶龙格-库塔-芬尔格算法自变量值函数值用于设定误差限(缺省时设定相对误差10-3,绝对误差10-6),命令为:options=odeset(’reltol’,rt,’abstol’,at),rt,at:分别为设定的相对误差和绝对误差.

5、ii.阻滞增长模型(Logistic模型、Verhulst模型)传染病模型问题描述传染病的传播过程分析受感染人数的变化规律预报传染病高潮到来的时刻预防传染病蔓延的手段按照传播过程的一般规律,用机理分析方法建立模型已感染人数(病人)i(t)每个病人每天有效接触(足以使人致病)人数为模型1假设若有效接触的是病人,则不能使病人数增加必须区分已感染者(病人)和未感染者(健康人)建模?模型2区分已感染者(病人)和未感染者(健康人)假设1)总人数N不变,病人和健康人的比例分别为2)每个病人每天有效接触人数为,且使接触的健康人致病建模~日接触率SI模

6、型模型21/2tmii010ttm~传染病高潮到来时刻(日接触率)tmLogistic模型病人可以治愈!?t=tm,di/dt最大模型3传染病无免疫性——病人治愈成为健康人,健康人可再次被感染增加假设SIS模型3)病人每天治愈的比例为~日治愈率建模~日接触率1/~感染期~一个感染期内每个病人的有效接触人数,称为接触数。模型3i0i0接触数=1~阈值感染期内有效接触感染的健康者人数不超过病人数1-1/i0模型2(SI模型)可以看作模型3(SIS模型)的特例idi/dt01>10ti>11-1/i0t1di/dt<

7、0模型4传染病有免疫性——病人治愈后即移出感染系统,称移出者SIR模型假设1)总人数N不变,病人、健康人和移出者的比例分别为2)病人的日接触率,日治愈率,接触数=/建模需建立的两个方程模型4SIR模型无法求出的解析解在相平面上研究解的性质模型4消去dtSIR模型相轨线的定义域相轨线11si0D在D内作相轨线的图形,进行分析si101D模型4SIR模型相轨线及其分析传染病蔓延传染病不蔓延s(t)单调减相轨线的方向P1s0imP1:s0>1/i(t)先升后降至0P2:s0<1/i(t)单调降至01/~阈值P3P4P2S0模型

8、4SIR模型预防传染病蔓延的手段(日接触率)卫生水平(日治愈率)医疗水平传染病不蔓延的条件——s0<1/的估计降低s0提高r0提高阈值1/降低

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