• matlab中利用 solve,fzero,fsolve解方程问题


    http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c4af5c101008w9f.html

    matlab里solve如何使用,是否有别的函数可以代替它.

    matlab里我解
    y=9/17*exp(-1/2*t)*17^(1/2)*sin(1/2*17^(1/2)*t)=0

    这样的方程为什么只得到0这一个解,如何可以的到1/2*17^(1/2)*t=n*(pi)这样一族解??

     
    在matlab里面solve命令主要是用来求解代数方程(即多项式)的解,但是也不是说其它方程一个也不能解,不过求解非代数方程的能力相当有限,通常只能给出很特殊的实数解。(该问题给出的方程就是典型的超越方程,非代数方程)

    从计算机的编程实现角度讲,如今的任何算法都无法准确的给出任意非代数方程的所有解,但是我们有很多成熟的算法来实现求解在某点附近的解。matlab也不例外,它也只能给出任意非代数方程在某点附近的解,函数有两个:fzero和fsolve,具体用法请用help或doc命令查询吧。如果还是不行,你还可以将问题转化为非线性最优化问题,求解非线性最优化问题的最优解,可以用的命令有:fminbnd, fminsearch, fmincon等等。
     


    *非线性方程数值求解


    *fzero单变量非线性方程求解


        在MATLAB中提供了一个fzero函数,可以用来求单变量非线性方程的根。该函数的调用格式为:
        z=fzero('fname',x0,tol,trace)
    其中fname是待求根的函数文件名,x0为搜索的起点。一个函数可能有多个根,但fzero函数只给出离x0最近的那个根。tol控制结果的相对精度,缺省时取tol=eps,trace指定迭代信息是否在运算中显示,为1时显示,为0时不显示,缺省时取trace=0。

        例 求f(x)=x-10x+2=0在x0=0.5附近的根。
        步骤如下:
    (1) 建立函数文件funx.m。
        

    function fx=funx(x)
        fx=x-10.^x+2;

     (2) 调用fzero函数求根。
        

    z=fzero('funx',0.5)
        z =
           0.3758
    
     

    **fsolve非线性方程组的求解


        对于非线性方程组F(X)=0,用fsolve函数求其数值解。fsolve函数的调用格式为:
        X=fsolve('fun',X0,option)
    其中X为返回的解,fun是用于定义需求解的非线性方程组的函数文件名,X0是求根过程的初值,option为最优化工具箱的选项设定。最优化工具箱提供了20多个选项,用户可以使用optimset命令将它们显示出来。如果想改变其中某个选项,则可以调用optimset()函数来完成。例如,Display选项决定函数调用时中间结果的显示方式,其中‘off’为不显示,‘iter’表示每步都显示,‘final’只显示最终结果。optimset(‘Display’,‘off’)将设定Display选项为‘off’。

        例  求下列非线性方程组在(0.5,0.5) 附近的数值解。
        (1) 建立函数文件myfun.m。

    function q=myfun(p)
    x=p(1);
    y=p(2);
    q(1)=x-0.6*sin(x)-0.3*cos(y);
    q(2)=y-0.6*cos(x)+0.3*sin(y);

      (2) 在给定的初值x0=0.5,y0=0.5下,调用fsolve函数求方程的根。

    x=fsolve('myfun',[0.5,0.5]',optimset('Display','off'))
    x =
        0.6354
        0.3734

    将求得的解代回原方程,可以检验结果是否正确,命令如下:

    q=myfun(x)
    q =
          1.0e-009 *
        0.2375    0.2957

        可见得到了较高精度的结果。

    自己的总结

    solve()函数的输入是符号表达式(symbolic expression),必然要用到符号工具箱

    fzero()和fsolve()函数的输入是函数句柄,除了利用编写function的m文件外,还可以利用构造隐函数的方法构造函数句柄(function handle),这样就不用再另外编写m文件,但是当碰到多解的问题时,我们无法让solve返回我们想要的值,solve只能返回一个解,而这个解是我们无法自定义的,而fsolve和fzero函数我们可以通过选择初始的迭代点来选择我们想要的解。

    例如

    利用solve函数

    x=0:0.001:0.5;
    y1=11.61*x-5.8;
    y2=2*log(x)/log(10);
    plot(x,y1,'*',x,y2,'P')
    [x,y]=solve('y=11.61*x-5.8','y=2*log(x)/log(10)')
    
    

    利用fzero函数解决该问题

    f1 = @(x) 11.61*x-5.8;%表达式1
    
    f2 = @(x) 2*log10(x);%表达式2
    
    
    xs = (0:0.001:0.5).';
    y1s = f1(xs);
    y2s = f2(xs);
    plot(xs,y1s,'*',xs,y2s,'P') %绘制函数图形
    
    eqn = @(x) f1(x)-f2(x); %
    result_x1 = fzero(eqn, 0.4)
    result_y1 = f1(result_x1)
    result_x2 = fzero(eqn, 1e-2)
    result_y2 = f1(result_x2)
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