1樓：妲己玩兒壞了
你計算的公式應該是變數不只一個，然後兩個變數的數值差的比較大，導致經過相同的時間，兩引數數值變化過大。比如說如下式子
dx=@(t,x)[(x(1)-123*x(2)));
(x(2)-1234*x(1))];
[a,x]= ode45(dx,,[0 36000],[80 3000]);
x=x(end,:)
t1=@(t)v(t)-150000; %%%%v(t)是計算t時刻儲氣室體積的函式
t_zong=fzero(t1,10000) %%%%求函式t1在t=10000附近的零點
這個瞎寫的式子中，假設正確的結果是總時間t_zong=3600秒，即1個小時，x(1)代表溫度，開始為80,1個小時後為160；x(2)代表一個儲氣室的體積，開始為2500立方米，1個小時後為15萬立方米。那麼輸出結果應該為：
x=(160 150000)
t_zong=3600
這樣的話，3600秒內x(1)才變化80，而x(2)會變化十幾萬，相差太大，程式很容易報上面你寫的那個警告，無法運算下去。
那怎麼解決呢？
很簡單，把x(2)看成體積除以1000，算出來結果後，分別將x(2)中的各數值乘以1000就是你要算的數，即：
dx=@(t,x)[(x(1)-123*x(2)*1000));
(x(2)*1000-1234*x(1))];
[a,x]= ode45(dx,,[0 36000],[80 3]);
x=x(end,:)
t1=@(t)v(t)-150; %%%%v(t)是計算t時刻儲氣室體積的函式
t_zong=fzero(t1,10000) %%%%求函式t1在t=10000附近的零點
最後就應該能計算出結果了，結果應該是：
x=(160 150)
t_zong=3600
最後再把150乘上1000就是正確的體積了
具體除以多少是根據變化較小的那個確定的，在這個瞎寫假設的情境中，溫度變化是幾十，那體積除以某個數後也應該是幾十到幾百。
把這個方法套到你的方程中，把某個數縮小或者放大，應該就能解決問題了。
2樓：山水阿銳
您好，是這樣的：
提示是說你的model裡面不連續，應該使用variablestepdiscrete**模式，而不是ode45模式。
有兩種更改方法：
1、在該model的工具欄上選擇simulation，再選擇並進入configuration parameters介面，從solver裡面設定，type設定為variable-step，solver設定為discrete；
2、或者在diagnostics子選單裡將'automatic solver parameter selection' 設定為none。
matlab中ode45函式的使用 30
3樓：江湖做任務
t>=0即可用ode45，它的物理意義類似時間，但也不侷限於時間。你的問題比較模糊。
滿意請採納。
matlab的ode45求解的問題
4樓：匿名使用者
func = @(t,y)[y(2); sin(y(1))+y(1)];
[t,y]=ode45(func,[0,1],[0,2]);
figure(1); plot(t,y(:,1)); %這個是yfigure(2);plot(t,y(:,2)); %這個是y'
這樣試試?
matlab問題：使用ode45求如下微分方程的數值解，繪製y-t圖
5樓：匿名使用者
用ode45（）求微分方程的格式為
[t,y] =ode45(odefun,tspan,y0)odefun——微分方程自定義函式；tspan——t的區間；y0——y，dy的初始值。
用plot（）繪出微分方程的解，即y(t)函式圖形。
對於本提問，可以按下列**實施。
下圖是精確解與數值解的圖形比較。
matlab ode45 與ode15s 有什麼區別 應該怎麼選擇？
6樓：匿名使用者
以下是我個人的一些理解，供參考：
matlab提供了7個常微分方程求解器（solver），分別是ode45, ode23, ode113, ode15s, ode23s, ode23t, ode23tb，其中前3個適用於求解非剛性（nonstiff）問題，後4個適用於剛性問題。所謂剛性問題，簡單點說，就是系統包含多個相互作用但變化速度相差十分懸殊的子過程。
ode45基於顯式4-5階龍格庫塔公式，其演算法屬於單步法；ode15s是一個變階求解器，用的是多步法。
對於很多問題，這些求解器都是可以使用的，儘管可能存在一些效率和精度方面的差異。
但是，這些求解器並不是可以互相取代的，它們分別適用於不同的精度要求和問題的型別。也就是說，沒有任何一個求解器在任何情況下都優於或劣於其它求解器。否則，matlab也沒必要提供這麼多求解器。
要徹底搞清楚這些求解器的差別和適用範圍是有一定難度的，需要對其背後的演算法有一定了解才行。matlab在函式參考裡對演算法做了簡要的說明，並給出了多個參考文獻，如果有興趣，可以進一步查閱。
如果對於問題的性質比較清楚，也知道什麼演算法可能比較有效，可以直接選擇適當的求解器。在沒有對於問題是否剛性的先驗知識的條件下，根據matlab的建議，ode45是大多數情況下應該嘗試的首選，如果ode45求解失敗或效率很低，次選就是ode15s。
7樓：地表最帥
matlab提供了7個常微分方程求解器（solver），分別是ode45,ode23,ode113,ode15s,ode23s,ode23t,ode23tb，其中前3個適用於求解非剛性（nonstiff）問題，後4個適用於剛性問題。所謂剛性問題，簡單點說，就是系統包含多個相互作用但變化速度相差十分懸殊的子過程。
這些求解器並不是可以互相取代的，它們分別適用於不同的精度要求和問題的型別。也就是說，沒有任何一個求解器在任何情況下都優於或劣於其它求解器。否則，matlab也沒必要提供這麼多求解器。
要徹底搞清楚這些求解器的差別和適用範圍是有一定難度的，需要對其背後的演算法有一定了解才行。matlab在函式參考裡對演算法做了簡要的說明，並給出了多個參考文獻，如果有興趣，可以進一步查閱。
如果對於問題的性質比較清楚，也知道什麼演算法可能比較有效，可以直接選擇適當的求解器。在沒有對於問題是否剛性的先驗知識的條件下，根據matlab的建議，ode45是大多數情況下應該嘗試的首選，如果ode45求解失敗或效率很低，次選就是ode15s。
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