定步长,可以在稍微修改之后变为变步长形式,代码如下: void rkf78c( double h, double& T, vxd& X, double& err) { int N = X.size(); vxd X1(N); ; vxd Y0(N), Y1(N), Y2(N), Y3(N), Y4(N), Y5(N), Y6(N), Y7(N), Y8(N), Y9(N), Y10(N), Y11(N), Y12(N); ; i != N ; i++) { X1[i] = X[i]

MATLAB常微分方程数值解 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.一阶常微分方程初值问题 2.欧拉法 3.改进的欧拉法 4.四阶龙格库塔方法 5.例题 用欧拉法,改进的欧拉法及4阶经典Runge-Kutta方法在不同步长下计算初值问题.步长分别为0.2,0.4,1.0. matlab程序: function z=f(x,y) z=-y*(1+x*y); function R_K(h) %欧拉法 y=1; fprintf('欧拉法:x

#!/bin/python3 # -*-coding:utf-8 -*- import math import numpy as np #定义一个欧拉算法的类,从而实现不同步长的引用 class Euler: y_list=[] #定义一个空列表来实现y值的存储 def __init__(self, h=0.1, y0=1,): #初始化Euler类的方法 self.h = h self.y0 = y0 self.y = y0 self.n = 1/h self.y_list = Euler.y

/* 解数值微分初值问题: 龙格-库塔法求前k个初值 + 亚当姆斯法 */ #include<bits/stdc++.h> using namespace std; double f(double x,double y){ //y(0) = 1 *x/y); } void getRungeResult(double *Runge_k,double x0,double y0,double h,int N){ //求解N个初值,保存在Runge_k[1 to N]中 double K1,K2,K3

(一)线性方程组求解 包含n个未知数,由n个方程构成的线性方程组为: 其矩阵表示形式为: 其中 一.直接求解法 1.左除法 x=A\b; 如果A是奇异的,或者接近奇异的.MATLAB会发出警告信息的. 2.利用矩阵的分解来求解线性方程组(比单单进行左除速度快) (1)LU分解(只有方阵可以使用) LU分解就是分解成一个交换下三角矩阵(也就是说进行一定的操作后才是下三角矩阵)和一个上三角矩阵(不需要变换)的乘积形式.只要A是非奇异的,就可以进行LU分解. MATLAB提供的LU分解函数对于矩阵进行

首页:http://www.7d-soft.com/index.htm 4.0新功能 (预定2010年8月6日): 1:支持复数拟合.复数方程组计算: 2:支持微分方程拟合求解: 3:通用全局优化求解器变异功能,优化能力提高20%以上: 4:新的编程模式计算引擎: 5:强大易用的数据批处理拟合功能 6:公式自动搜索:增加更多的二维.三维函数库: 7:改进的积分计算,拟合,解方程可含有积分函数,支持高斯积分和辛普森积分算法 8:三维图形旋转.缩放.移动等功能 9:?号输入,可动态输入常数. 10:

非刚性常微分方程的数值解法通常会用四阶龙格库塔算法,其matlab函数对应ode45. 对于dy/dx = f(x,y),y(0)=y0. 其四阶龙格库塔公式如下: 对于通常计算,四阶已经够用,四阶以上函数f(x,y)计算工作量大大增加而精度提高较慢. 下面以龙格库塔法解洛伦兹方程为例: matlab代码如下: main.m: clear all; close all; clc; %系统龙格库塔法 [t,h] = ode45(@test_fun,[ ],[ ]); plot3(h(:,),h(:

用龙格库塔法计算 #include <iostream> #include<iomanip> #include <cmath> using namespace std; int main() { double a = 1, b = 3;      //a,b表示[a,b]求解区间 double x0 = 1, y0 = 2;      //x0表示初始时刻x的值,y0表示初始时刻y的值 double x, y;                  //x,y分别表示变化的

引言 考虑存在以下二阶偏微分方程 \[\begin{align} f_2 \cdot \ddot{X(t)}+f_1 \cdot \dot{X(t)} +f_0 \cdot {X(t)} =F(t) \end{align} \] 如何使用四阶龙格-库塔法求解该微分方程? 一阶微分方程的解法 首先回顾下对于一阶微分方程的解法,现在有以下一阶常系数非齐次微分方程 \[\begin{align} f_1 \cdot \dot{X(t)} +f_0 \cdot {X(t)} =F(t) \end{ali

相机IMU融合四部曲(二):误差状态四元数详细解读 极品巧克力 前言 上一篇文章,<D-LG-EKF详细解读>中,讲了理论上的SE3上相机和IMU融合的思想.但是,还没有涉及到实际的操作,以及实际操作中会遇到的一些问题.所以,本文开始讲实际操作,包括,在相机和IMU融合的过程中,IMU速度的计算,加速度计和陀螺仪的使用,偏移的处理,重力的滤波等. 本文的主要参考文献为John sola的<Quaternion kinematics for the error state Kalman&g

L1 MATLAB 基础知识 P6 表1-3 数据显示格式 format rat format long P20 表2-5 常用的矩阵函数 zeros(m,n) %零阵 eye(n) %单位阵 ones(m,n) %全一阵 diag(v,k) %k=0,v为行矩阵时生成对角阵如 diag([3 4 5]),v为一般矩阵时取对角元素成列矩阵 rand(m,n) %随机阵 P24 表2-6 常用函数命令,该页上有矩阵运算规则 exp(x) %\(e^x\) abs(x) %\(|x|\) sqrt(

原创文章,欢迎转载,转载请注明出处 MPU6050数据读取出来后,经过一个星期的努力,姿态解算和在matlab上的实时显示姿态终于完成了. 1:完成matlab的串口,并且实时通过波形显示数据 2:添加RTT查看CPU使用率的扩展功能,MPU6050读取数据的优化 3:四元素表示的坐标变化,四元素与欧拉角的关系和Madgwick的IMUupdate算法 4:飞控数据采集线程和数据处理线程的安排,类似于生产者与消费者的关系. 先放个效果视频... 如果看不了视频,请打开视屏网址:http://v.

首先通过vins_estimator mode监听几个Topic(频率2000Hz),将imu数据,feature数据,raw_image数据(用于回环检测)通过各自的回调函数封装起来 ros::Subscriber sub_imu = n.subscribe(IMU_TOPIC, , imu_callback, ros::TransportHints().tcpNoDelay()); ros::Subscriber sub_image = n.subscribe(, feature_callb

在Simulink模型中Configuration Parameters里的Solver页设置仿真时间.步长.精度和解法器. 一.仿真时间:注意这里的时间概念与真实的时间并不一样,只是计算机仿真中对时间的一种表示,比如10秒的仿真时间,如果采样步长定为0.1,则需要执行100步,若把步长减小,则采样点数增加,那么实际的执行时间就会增加.一般仿真开始时间设为0,而结束时间视不同的因素而选择.总的说来,执行一次仿真要耗费的时间依赖于很多因素,包括模型的复杂程度.解法器及其步长的选择.计算机时钟的速度

拉格朗日插值法的最大毛病就是每次引入一个新的插值节点,基函数都要发生变化,这在一些实际生产环境中是不合适的,有时候会不断的有新的测量数据加入插值节点集, 因此,通过寻找n个插值节点构造的的插值函数与n+1个插值节点构造的插值函数之间的关系,形成了牛顿插值法.推演牛顿插值法的方式是归纳法,也就是计算Ln(x)- Ln+1(x),并且从n=1开始不断的迭代来计算n+1时的插值函数. 牛顿插值法的公式是: 注意:在程序中我用W 代替  计算牛顿插值函数关键是要计算差商,n阶差商的表示方式如下:   关

原文链接 多重网格法是一种用于求解方程组的方法,可用于插值.解微分方程等. 从专业角度讲多重网格法实际上是一种多分辨率的算法,由于直接在高分辨率(用于求解的间隔小)上进行求解时对于低频部分收敛较慢,与间隔的平方成反比.就想到先在低分辨率(间隔较大)上进行求解,因为此时,间隔小,数据量小,进行松弛时的时空耗费小,而且收敛快,而且一个很重要的优点是在低分辨率上对初值的敏感度显然要低于对高分辨率的初值的要求.这一点是显而易见的,例如我们平时看一个很复杂的物体,在很远的地方,你可能就觉得它是一个点或一个

接上一篇: http://www.cnblogs.com/letben/p/5446074.html#3538201 捆绑调整 (好开心有同学一起来看看这些问题,要不然就是我自己的话,我应该也不会看的吧,所以某种程度上说,他也帮了我呢...吼吼吼) 关于捆绑调整,由于摄影设备本身的焦距.光圈等等问题,是容易导致图片集的结果不一致的.[但是原文里面提到的相机参数又包括什么呢? TODO ]那么问题就来了,如果要进行拼接,第一幅图拼接第二幅的时候,会遵从一个标准(比如,以第一幅为标准的亮度,或者是第

1.首先看了PHP的源码API函数,对于许多口水仗的争论一笑而过,只是停留在脚本级别上的什么效率,安全...之争完全就是无稽之谈,没有深入理解API,所有的争论都是臆测和不科学的态度.你做了吗? 2.不再把PHP看作一门后台语言,而是一门类似JS的脚本,页面表现级的语言,更多的是尝试使用一种软件来做后台,PHP做前台,尝试真正的B/S开发.你的看法呢? 3.知识更新.PHP中的接口你懂了吗?反射你听过吗?JS中的事件冒泡你懂了吗?原型链知道吗?一切函数都是对象,你能理解否?MYSQL里面的视图,

一.时间序列分析 北京每年每个月旅客的人数,上海飞往北京每年的游客人数等类似这种顾客数.访问量.股价等都是时间序列数据.这些数据会随着时间变化而变化.时间序列数据的特点是数据会随时间的变化而变化. 随机过程的特征值有均值.方差.协方差等.如果随机过程的特征随时间变化而变化,那么数据是非平稳的,相反,如果随机过程的特征随时间变化而不变化,则此过程是平稳的. 如图所示: 非平稳时间序列分析时,若导致非平稳的原因是确定的,可以用的方法主要有趋势拟合模型.季节调整模型.移动平均.指数平滑等. 若导致非平

时间序列建模基本步骤 获取被观测系统时间序列数据: 对数据绘图,观测是否为平稳时间序列:对于非平稳时间序列要先进行d阶差分运算,化为平稳时间序列: 经过第二步处理,已经得到平稳时间序列.要对平稳时间序列分别求得其自相关系数ACF 和偏自相关系数PACF ,通过对自相关图和偏自相关图的分析,得到最佳的阶层 p 和阶数 q 由以上得到的d.q.p,得到ARIMA模型.然后开始对得到的模型进行模型检验 一.时间序列平稳性 1.判断是否平稳 平稳性就是要求经由样本时间序列所得到的拟合曲线在未来一段时间内