1. matlab偏微分方程工具箱下载
如何用matlab求解微分方程的数值解和解析解?
一、微分方程的数值解可以ode函数来求解。其求解方法：
1、自定义微分方程组函数，odefun(x,y)
2、定义x【0，10】间若干等份的数值，如n=50
3、定义y的初值，即
y0=[2,7];
4、使用ode45函数求y(x)，z(x)数值解，即
[x,y]=ode45(@odefun,x,y0);
5、使用plot函数，绘制x—y(x)，x—z(x)曲线图
这里，y(1)代表y(x)的数值解，y(2)代表z(x)的数值解
二、微分方程的解析解可以dsolve函数来求解。
1、对变量y(x)，z(x)进行声明，即
syms y(x) z(x)
2、对变量y(x)，z(x)求一阶导数，即
Dy=diff(y,1);Dz=diff(z,1);
3、使用dsolve求y(x)，z(x)解析表达式，即
[y,z]=dsolve(Dy-z==sin(x),Dz+y==1+x,y(0)==2,z(0)==7)
4、将x【0，10】间划分若干等份，如n=50
5、分别计算与x对应的y(x)，z(x)值
6、使用plot函数，绘制x—y(x)，x—z(x)曲线图
三、使用hold on命令，将微分方程组的数值解曲线图和解析解曲线图，表示在同一图窗中。
2. 偏微分方程 matlab
利用dsolve函数求微分方程的符号解（通解）：对于一些不是很难，要求出通解的微分方程，用dsolve函数求解。
1. 打开Matlab软件-->点击新建脚本菜单，新建一个脚本文件用于编写微分方程求解程序。
2. 输入微分方程求解程序-->点击保存-->点击运行。
3. 在matlab的命令窗口即可看到求解结果，是一个关于参数a，b的表达式。
3. 偏微分方程matlab解法
偏微分函数可用diff(z,x)。z表示函数，x是自变量
4. matlab 偏微分工具箱
题主给出的微分方程组的图像，可以按下列步骤来实现。
1、首先，根据已知微分方程组，自定义微分方程组函数，ode_fun(x,s)
2、然后，用ode45函数求解，其微分方程组的数值解
[x,s]=ode45(@ode_fun,tspan,S0)
式中：tspan－x的范围，S0－初值
3、最后，用plot函数绘制其微分方程组的图像
按上述步骤编程后的运行结果。
5. matlab 偏微分方程
前言：matlab只是个软件，用来完成机械的计算，而如何安排这些计算，需要用户掌握最基本的数学概念。这篇将介绍工程数学中常用的数学概念，与matlab似乎并不相关，但实则是matlab的基础。
1.数值与符号
如果给工程数学问题分类，最大的两类肯定是数值问题和符号问题，对应matlab的数值运算和符号运算。简而言之，数值运算就是所有的变量的值已知，求解的也是一些具体的值；符号运算则刚好相反，不要求所有的变量都已知，求解的结果也不是变量具体的值，而是变量之间的关系。一个简单的例子是
①数值问题：求解一元二次方程，ax2+bx+c=0，其中a=b=c=1，所求得的结果一定是x=几点几+几点几i，是个复数，是个具体的数值。
②符号问题：求解一元二次方程，ax2+bx+c=0，所求的的结果一定是x=求根公式，是abc的函数，是个关系
可见，一个问题是数值问题还是符号问题，很大程度上决定于结果需要求解的是数值还是关系。当然两个问题也可以相互转化，比如数值问题的一元二次方程，我们一般会先转化成符号问题，把abc代入求根公式，求出来变量x的具体数值。但实际中，一般我们并不推荐这样做，原因是matlab的数值和符号是完全不同的两套系统，相互转化不仅需要多余的数值符号转换语言，更可能带来查错的不便。
2.典型数值问题
以下是常见的数值问题，文中提到的解法均可在数值计算、科学计算、数值算法这类书中找到。
2.1代数方程
代数方程又分为线性方程和非线性方程，线性方程一般可以转化为矩阵形式AX=b，对A求逆即可。求逆的数值解法一般有高斯赛德尔迭代，超松弛迭代等。非线性方程一般转化为f(x)=zeros其中x是个向量，右侧的zeros表示f是个多输出函数，数值解法一般是迭代，常见的有牛顿迭代，最速梯度，点斜式等。
2.2常微分方程
常微分方程一般转化为Dy=f(y,t)，且y(0)=y0是初始条件，其中y和Dy都是向量，f也是个多输出函数，数值解法有欧拉法，龙格库塔法。
2.3偏微分方程
偏微分方程比较复杂，matlab处理偏微分方程也不专业，我也几乎不用matlab处理这类问题。但工程数学上，偏微分方程的解法有两类，差分法和有限元法。差分法需要采用中心差分，迎风差分等。有限元需要计算刚度矩阵等。
2.4插值和拟合
插值和拟合是完全不同的两个数学概念，虽然很多时候很多人都混淆了。两者的描述都可以归结为：已知函数上的点(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)，求一个已知的x，对应的y的数值。插值常用的多项式插值，三次样条插值。拟合的本质是一个最优化问题，其中最常用的一种拟合是线性拟合，求解方法是最小二乘法。
2.5离散周期傅里叶变换
严格说来，这并不能算一个数学问题，只是一种运算方式，就好像加减乘除一样。特殊性在于这种变换是对于一个向量进行，且运算后的结果依然是个向量。这里提出来是为了强调这种傅里叶变换的限定，要求是离散周期，这也是数值方法能处理的唯一一种傅里叶变换。
2.6最优化问题
最优化问题比较宽泛，一般可以归结为求目标函数f(x)的最大或者最小值，其中f是一个单输出的函数，x是一个向量。其中x需要满足线性约束条件、非线性约束条件、上下界。具体的解法有最速梯度，遗传，蚁群，退火等算法。
2.7数值积分
已知函数上的点(x1,y1),(x2,y2),...(xn,yn)，求函数在x1到xn的定积分。常见算法有矩形公式，梯形公式，辛普森公式。类似的问题还有数值求导。
3.典型符号问题
以下是常见的符号问题，需要特别指出的是，无解问题。数值问题中也有一部分无解问题，但大多数工程中是碰不到的。而符号问题恰好相反，绝大部分我们遇到的符号问题都是没有解的，或者准确的说，没有解析解。比如求一元五次方程，我们知道x和这些系数存在关系，但无法写出显式的表达式，也就是说没有解析解。
3.1递推转通项
这个问题可以归结为：已知xn+1=f(xn)，求xn，常见于数列的推导。
3.2代数方程
区别于数值问题中的代数方程， 这里的代数方程问题可以描述为：f(x,c)=0，求x=x(c)，这里需要求解的其实是x和c的关系。
3.3常微分方程
区别于数值问题中的常微分数方程， 这里的代数方程问题可以描述为：Dy=f(y,t,c)，求y=x(t,c)，一般无需初值条件。
3.4符号积分
区别于数值问题中的数值积分，这里的符号积分可以描述为：已知函数关系y=f(x)，求y的不定积分。同样的问题还有符号求导。
matlab最基础教程（一）：软件基本概念
前言：①如果你是第一次使用matlab，建议阅读本教程。②以2017a版本为基础，适用于2014a及之后的版本，之前的版本未测试。③结合这两个月在坛子里回答的问题，整理成教程，水平有限，欢迎指正。
1.matlab的界面
home标签下，找到layout进行设置/复位，可以设置各板块的显示与隐藏。其中有几个部分，请务必要显示
①Current Folder：中文一般翻译成工作路径，一般设置成一个自己建立的、有读写权限的文件夹，例如我的文档下建立一个matlab文件夹
②Command Window：字面意思是命令窗口，用来运行代码，所有的代码都是在这里输入
③Workspace：字面意思是工作空间，其实就是暂存所有运行结果的地方，“暂”的具体含义是：关闭matlab后丢失
2.软件中的基本概念
2.1 函数
matlab之所以强大，就是因为提供大量的函数，你也可以建立自定义函数，方法是：Home->New->function。自定义函数一般保存在工作路径下。函数文件的特征是：扩展名m，内容的第一行以function开头，后续内容是“输出变量=函数名(输入变量)”。且函数名和文件名相同。
每个函数在Command Window中运行，用来完成特定的计算任务，运行方式是输入“输出变量=函数名(输入变量)”，然后按回车。例如有个系统自带的函数是用来求绝对值的，函数名abs，所以在Command Window里输入“a=abs(-1)”，就会显示运算结果为“a=1”。且运算结果会在Workspace里出现一个变量a，双击后可看到a的值是1。
2.2 脚本
可以理解为特殊的函数，这种函数内容的开头没有function那行，因此没有输入、输出变量，也没有函数名。文件扩展名和函数一样是m，也需要在Command Window里运行。脚本都是用户建立的，方法是：Home->New Script。一般保存在工作路径下。脚本的功能就是完成用户需要的、复杂的计算任务，通常脚本里会调用很多函数。
2.3 GUI
一般翻译为界面，就是人机交互界面的意思。写脚本处理问题的方法有点麻烦，让人看起来更像是码农，所以现在很多问题可以通过界面点点鼠标解决。这时候就需要打开界面，打开方法是：在APPS标签里可以找到所有已安装的GUI工具，单击即可。注意右边有个小三角可以点开。和函数一样，用户也可以自己建立自定义GUI，这部分较为复杂，对新手而言有点遥远。
2.4 toolbox
一般翻译成工具箱，matlab将功能相近或者应用上自成体系的一组函数和GUI打包成一个toolbox。正版的matlab在购买时，几乎每一个toolbox都是要单独收费的，所以toolbox也可以理解为matlab产品的模块，一个工具箱就是一个产品/商品。
2.5 simulink
一般用matlab解决问题的过程是：用户自定义脚本，在Command Window里运行脚本。而脚本的运行逻辑是顺序执行，和一般的编程一样。simulink则提供另一种思路，图形化编程，有点像labview，这种方法很适合于物理模型的仿真，因此有时用“matlab编程”和“simulink仿真”强调。使用方法是在home标签下点击simulink。
3.获得帮助
常用的获得帮助有四种方法
①home标签里，有个Help标志，点开后可以获得各工具箱/产品的完整帮助文档。新版本中默认使用在线，改用本地帮助的办法是在home标签里，Preferences下的matlab/Help里选择installed locally
②cn.mathworks.com官网上找到支持，然后可以获得教程。这种方法获得的帮助文档和第一种方法一样。
③在Command Window里输入 doc+函数名 来获得帮助。比如输入"doc fft"可以获得离散傅里叶变换函数fft的帮助和范例。这种方法获得的文档是前两种方法文档中的部分。当然，前提是你要知道函数名，才能找到帮助。这种方法适合于获得系统自带函数的使用说明。
④使用GUI时，通常界面的角落里有Help，点开可以获得帮助。这种方法获得的文档是第一和第二种方法文档中的部分。这种方法适合于获得系统自带GUI的使用说明。
这几种方法中，最常用的是第三种，只要知道自己需要的函数名，就可以用这种方式获得说明和范例。而实际使用中，一般常用的系统自带函数，也并不是非常多，大概几十个？真正需要牢记使用方法的可能就几个，通常都是知道函数名，要用的时候doc一下。
6. 微分方程Matlab
function [Y] = RK45(t,X,f,h)K1=f(t,X);K2=f(t+h/2,X+h/2*K1)
;K3=f(t+h/2,X+h/2*K2)
;K4=f(t+h,X+h*K3)
;Y=X+h/6*(K1+2*K2+2*K3+K4)
;end以上是4阶龙格库塔法的代码:自己写函数，存为f.
mfunction dxdt = f (t,x)dxdt(1)=exp(x(1)*sin(t))+x(2)
;dxdt(2)=exp(x(2)*cos(t))+x(1)
; % x(1)是你的f，x(2)是你的gdxdt=dxdt(:)
;end自己给出t0,x0,h的值（初始时间，初值，步长）
如果求t0到t1的轨迹的话:给个例子如下t0=0;t1=5;h=0.02;x0=[-1;-1];T=t0:h:t1;X=zeros(length(x0),length(T));X(:,1)=x0;for j=1:length(T)-1 X(:,j+1)=RK45(T(j),X(:,j),@(t,x) f(t,x),h)
;endplot(T,X(1,:));hold on;plot(T,X(2,:),'r')
;具体参数自己设置
7. 用matlab求偏微分方程
示例：
1. 求解微分方程 y ' + 2xy = xe-x2
syms x y; y=dsolve('Dy+2*x*y=x*exp(-x^2)','x')
2.. 求微分方程 xy ' + y - e x = 0 在初始条件 y (1) = 2e 下的特解并画出解函数的图形.
syms x y; y=dsolve('x*Dy+y-exp(1)=0','y(1)=2*exp(1)','x');ezplot(y)