在 MATLAB 中绘制斜率场
包含函数和相应函数的导数的等式方程构成 (ODE) 常微分方程
。
我们使用斜率
字段来阐明我们的微分
方程的概念。我们也称 slope
字段为 direction
字段。
在 MATLAB 中使用 slope_field()
函数绘制一阶普通微分
方程的斜率场
slope_field()
函数包含三个参数。第一个参数是我们正在处理的 f
函数带有 x 和 y 参数的方程
。
第二个参数是我们的 x
参数所在的最小和最大限制。第三个参数是我们的 y
参数所在的最小和最大限制。
这些限制通常称为 x
和 y
域。函数 slope_field()
帮助我们绘制方程的斜率场,同时返回我们场的图形句柄。
假设,我们的差分方程是:
$$
\frac {dy} {dx} = \frac {3y} {1-2x}
$$
我们将 x 的域设置为 [-1,12]
,将 y 设置为 [-4, 5]
。
这意味着我们的函数是 f(x,y) = 3y/(1-2x)
。
f = @(x,y) 3*y/(1-2*x);
figure;
slope_field(f,[-1,12],[-4,5]);
xlabel('$x$','interpreter','latex','fontsize',17);
ylabel('$y$','interpreter','latex','fontsize',17);
title('Slope Field for $\displaystyle\frac{dy}{dx}=\frac{3y}{1-2x}$',...
'interpreter','latex','fontsize',17);
输出:
在这个例子中,我们使用了默认设置的 slope_field()
函数,并可视化了我们想要的微分
方程的斜率场。
在 MATLAB 中使用 quiver()
函数绘制一阶普通微分
方程的斜场
函数 quiver()
包含四个参数:
- X 坐标
- Y 坐标
- 由 U 表示的 X 坐标的方向分量。
- 由 V 表示的 Y 坐标的方向分量。
该函数以箭头形式返回坡度场的图形表示,其坐标为 X 和 Y
,方向分量为 U 和 V
。
假设,我们的微分方程是:
$$
\frac {dx} {dt} = x^5+6xy-3y
$$
$$
\frac {dy} {dt} = -8x+sin\left(2yx\right)
$$
[x,y] = meshgrid(-3:0.1:3);
dx = x.^5+6*x.*y-3*y;
dy = -8*x+sin(2*x.*y);
r = ( dx.^2 + dy.^2 ).^0.5;
px = dx./r;
py = dy./r;
quiver(x,y,px,py);
输出:
相关文章
如何在 Matplotlib Pyplot 中显示网格
发布时间:2024/02/04 浏览次数:142 分类:Python
-
本文演示了如何在 Python Matplotlib 中在一个图上画一个网格。使用 grid()函数来绘制网格,并解释了如何改变网格颜色和线条类型。
在 Matplotlib 中的图中添加文字
发布时间:2024/02/04 浏览次数:180 分类:Python
-
本教程展示了我们如何使用 plt.text()方法在 Matplotlib 中为图或轴添加文字。
如何在 Matplotlib 中的多个线条之间进行填充
发布时间:2024/02/04 浏览次数:208 分类:Python
-
`fill_between()` 每次只能填充两条线之间的区域,但是我们可以选择一对行来填充多个线条之间的区域。
如何在 Matplotlib 中画一条任意线
发布时间:2024/02/04 浏览次数:166 分类:Python
-
本教程讲解了我们如何在 Matplotlib 中使用 matplotlib.pyplot.plot()、matplotlib.pyplot.vlines()、matplotlib.pyplot.hlines()方法和 matplotlib.collection.LineCollection 绘制任意线条。
Pandas 在 Matplotlib 柱状图上绘制多列图
发布时间:2024/02/04 浏览次数:189 分类:Python
-
在本教程中,我们将探讨如何使用 `DataFrame` 对象的 `plot()` 方法在柱状图上绘制多列。
如何在 Matplotlib 中绘制数据列表的直方图
发布时间:2024/02/04 浏览次数:178 分类:Python
-
本教程介绍了如何使用 plt.hist()方法从数据列表中绘制直方图。我们可以使用 plt.hist()方法从数据列表中绘制直方图。
Matplotlib 中的叠加条形图
发布时间:2024/02/04 浏览次数:182 分类:Python
-
本教程展示了如何使用 plt.bar()方法将某些数据集的条形图堆叠在另一个数据集上。我们在 Matplotlib 中使用 matplotlib.pyplot.bar()方法生成条形图。
在 Python Matplotlib 中生成反向色彩图
发布时间:2024/02/04 浏览次数:136 分类:Python
-
本教程解释了如何反转 Python Matplotlib Plot 的 Colormap。
设置 Matplotlib 网格间隔
发布时间:2024/02/04 浏览次数:250 分类:Python
-
本教程将介绍我们如何在 Matplotlib 绘图中设置网格间距,并对主要网格和次要网格应用不同的样式。