一、写在前面
      
龙格库塔方法是数值求解常微分非线性方程的有利工具,计算精度较高,通过缩短步进距离和增加阶数可以进一步控制误差范围。工程上较为常用的是四阶龙格库塔算法(R-K4),在计算收敛的情况下往往可以得到比较好的结果。
        
           二、四阶龙格库塔方法
      
这里简单介绍一下算法的具体实现过程,不做详细的推导。其求解的问题是形如方程:
y˙=f(y,t),andt∈[t0,t1]inity(t0)=c0
通过选取一定的步进长度h,来对区间上函数值进行单步迭代求解,最终得到结果。具体计算公式为:
tn+1=tn+hk1=f(yn,tn)k2=f(yn+2hk1,tn+2h)k3=f(yn+2hk2,tn+2h)k4=f(yn+hk3,tn+h)yn+1=yn+6h(k1+2k2+2k3+k4)
通过以上公式,选取合适的步进长度h,反复迭代,就可求解出y的数值解。
        
           三、使用四阶龙格库塔方法求解一次常微分方程组
      
x˙=y+3z+sin(5t)y˙=x+cos(t)z˙=x+z−3cos(3t)sin(4t)andt∈[0,1]x(0)=y(0)=z(0)=1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51
   | clear; clc; close all;
  h=1e-5;      %步进长度 t=0:h:1;   %生成自变量t的向量
  %%创建计算结果x,y,z的数组 N=length(t); x=ones(1,N); y=ones(1,N); z=ones(1,N);
  %%四阶龙格库塔迭代 for i=2:N     t_n=t(i-1);     x_n=x(i-1);     y_n=y(i-1);     z_n=z(i-1);          kx1=y_n+3*z_n+sin(5*t_n);     ky1=x_n+cos(t_n);     kz1=x_n+z_n-3*cos(3*t_n)*sin(4*t_n);          kx2=(y_n+ky1*h/2)+3*(z_n+kz1*h/2)+sin(5*(t_n+h/2));     ky2=(x_n+kx1*h/2)+cos(t_n+h/2);     kz2=(x_n+kx1*h/2)+(z_n+kz1*h/2)-3*cos(3*(t_n+h/2))*sin(4*(t_n+h/2));          kx3=(y_n+ky2*h/2)+3*(z_n+kz2*h/2)+sin(5*(t_n+h/2));     ky3=(x_n+kx2*h/2)+cos(t_n+h/2);     kz3=(x_n+kx2*h/2)+(z_n+kz2*h/2)-3*cos(3*(t_n+h/2))*sin(4*(t_n+h/2));          kx4=(y_n+ky3*h)+3*(z_n+kz3*h)+sin(5*(t_n+h));     ky4=(x_n+kx3*h)+cos(t_n+h);     kz4=(x_n+kx3*h)+(z_n+kz3*h)-3*cos(3*(t_n+h))*sin(4*(t_n+h));          x(i)=x_n+h/6*(kx1+2*kx2+2*kx3+kx4);     y(i)=y_n+h/6*(ky1+2*ky2+2*ky3+ky4);     z(i)=z_n+h/6*(kz1+2*kz2+2*kz3+kz4);   end %%画图 figure(); hold on; plot(t,x,'r'); plot(t,y,'g'); plot(t,z,'b'); legend('x','y','z'); xlabel('t'); title('xyz函数图象'); hold off;
 
   | 
 
- 最后得到计算结果图象
