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분석 솔루션과 비교 한 ODE45 및 Runge-Kutta 방법의 절대 오류

누군가 다음 문제를 해결할 수 있다면 감사하겠습니다. 나는 다음 ODE이 : 나는 두 가지 방법 (1) 해결 한 dr/dt = 4*exp(0.8*t) - 0.5*r ,r(0)=2, t[0,1] (1) 합니다. Matlab에서 Runge-Kutta 방법 (4 차) 및 ode45을 사용하십시오. I 의해 주어진 분석 용액으로 양자의 결과와 비교했다 : I

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스윙 스프링 Matlab의 ODE 시스템 - 경로를 따라 위치 벡터를 만들려면 어떻게해야합니까?

저는 Matlab을 매우 새로 도입했습니다. Matlab이 3 차원 공간을 따라 움직일 때 질량이있는 스윙 스프링의 움직임을 보여주기 위해 ode45과 arrow.m을 사용하는 스크립트가 있습니다. 프로그램은 거의 내가 원하는대로하고 있습니다. 지금 다이아몬드의 밀도는 실제로는 스프링의 속도를 보여주는데 (ode45이 개인적으로 좋아하는 숫자 샘플을 취하는

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Matlab의 ode45가 초기 조건을 함수로 보내지 않는다.

나는 아주 간단한 해결책이있다. I는 다음과 같다 기능을 가지고 x 구성 시스템 (위치와 운동량)를 포함하는 4 개 개의 요소 열 벡터이다 function [dx] = myFunction(x) . 나는 수치과 같이,이 구성 공간에 몇 개의 입자를 통합하는 ode45를 사용하는 것을 시도하고있다 : Index exceeds matrix dimensions

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수치 더블 통합 R에

나는 수치 R.의 이중 적분 값을 계산하려고 내 코드와 나는 코드에 노력하고 방정식은 다음과 같습니다 Expectedrsquare<-function(theta=.05,sigma=.0135,alpha=0.05,r0=0,Maturity=20){ library(mvtnorm) DoubleIntegration<-integrate(function(s) {

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영역 또는 볼륨에 대해 불균일하게 샘플링 된 함수를 숫자 적으로 통합

일부 유한 요소 모델링 소프트웨어에서 3 차원 볼륨에 대한 몇 가지 기능의 가치가 있습니다. 이 함수의 값을 볼륨에 통합하려고합니다. 문제는 FEM 소프트웨어에서 내보내는 데이터가 FEM 소프트웨어에서 사용하는 (고르지 않은) 메쉬에 해당하는 점 (x, y, z) 모음 대신 일반 격자 위에 기능을 정의하지 않는다는 것입니다. 이 통합은 어떻게 Matlab에

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Matlab의 수치 적분 정확도

사각형 영역에 분석 함수 (sqrt와 trig 함수의 합성)를 통합하려고합니다. 이 지역에는 특이점이 없으며 dblquad을 사용할 수있는 완벽한 후보자 인 것으로 보입니다. 내 질문은 MATLAB이 제공 한 수치의 정확성을 평가하는 방법입니다. 통합의 정확한 가치를 알지 못하면 어떻게 유효 자릿수를 정당화 할 수 있습니까? 특정 자릿수의 정확도로 값을 제

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matlab에 : ode45 출력 강제 스프링 질량 댐퍼 여기

에 대한 잘못된 질량 - 스프링 - 대시 포트 시스템에 대한 2 차 ODE를 해결하기 위해 내 MATLAB 코드 : function Spring clear all; close all; options=odeset('RelTol',1e-6); p0 = [1 0]; %initial position and velocity [t,p] = ode45(@Sp

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암시적인 ODE (미분 대수 방정식 DAE)를 해결하십시오.

저는 scipy에서 odeint를 사용하여 2 차 ODE를 풀려고합니다. I가 가능 실현이 경우 import numpy as np from scipy.integrate import odeint def integral(y,t,F_l,mass): dydt = np.zeros_like(y) x, v = y F_r = (((1-a)

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통합은

나는 numpy.trapz([-1, 1]) # returns 0 을 작동하지만 부정적인 부분을 허용하지 않으려는 trapz 통합 사용 numpys 다음 계산할 수 있어야합니다. 이 작업을 수행하는 효율적인 방법이 있습니까? 아니면 최소한의 포인트를 찾고 손으로 배열을 변형해야합니까? numpy.trapz(numpy.abs([-1, 1]))이 맞습니까?

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변환 된 베타 분포를 근사화하기위한 구적법 R

R을 사용하여 우도 비율 테스트를 사용하여 두 개의 중첩 항목 응답 모델을 비교하는 시뮬레이션을 실행합니다. LRT의 한 버전은 조인트 우도 함수 L (θ, ρ)를 사용하고 다른 버전은 한계 우도 함수 L (ρ)을 사용합니다. 나는 한계 우도 L (ρ)을 얻기 위해 f (θ)에 L (θ, ρ)를 통합하고자한다. 저는 두 가지 조건을 가지고 있습니다 : 하나