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njhx505木蟲 (正式寫手)
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木蟲 (小有名氣)
Matlab

鐵桿木蟲 (著名寫手)
方丈大師
鐵桿木蟲 (著名寫手)
方丈大師
木蟲 (正式寫手)
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(2)式*2+(1)式得到 dCA(t)/dt+2*dCB(t)/dt=0; 在任意小區(qū)間[t0,t]積分得到:CA(t)+2*CB(t)=const ....(*)式 計算一下你表格中的數據,不滿足是常數。至于怎么處理,或者重新采集數據或者像你提到的滿足某種最優(yōu)。 另外: 將(*)式代入到上面其中一個方程比如(1)得到: dCA/dt=-k1*CA^2-k2*CA+const; 這個方程建議還是數值求解比較方便,比如向前歐拉,向后歐拉方法等等,要想得到高精度的就用Runge-Kutta。 |
木蟲 (正式寫手)
鐵桿木蟲 (著名寫手)
方丈大師
木蟲 (正式寫手)
鐵桿木蟲 (著名寫手)
方丈大師
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給你一個程序,但是數據不是你的,自己修改去吧 function Kinetics % 動力學ODE方程模型的參數估計 clear all clc ExpData = ... [ 0 0.1883 0.0100 0.2047 0.0200 0.2181 0.0300 0.2291 0.0400 0.2382 0.0500 0.2459 0.0600 0.2523 0.0700 0.2576 0.0800 0.2622 0.0900 0.2660 0.1000 0.2692 0.1100 0.2719 0.1200 0.2742 0.1300 0.2761 0.1400 0.2777 0.1500 0.2790 0.1600 0.2801 0.1700 0.2811 0.1800 0.2819 0.1900 0.2825 0.2000 0.2830 ]; t = ExpData(:,1); % ExpData第一列為時間 CB = ExpData(:,2); % ExpData第二列為組分B的濃度 CB0 = CB(1); % t=0時,組分B初始濃度 CA0 = 0.8; % t=0時,組分A初始濃度 CA = CA0-2*(ExpData(:,2)-CB0); % 由微分方程式導出來的CA與CB關系式 k0 = [20 50]; % 估值參數的猜想值 lb = [0 0]; % 設定的估值參數上限 ub = [+inf +inf]; % 設定的估值參數下限 [k,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = ... lsqnonlin(@ObjFunc,k0,lb,ub,[],t,[CA0,CB0],[CA,CB]); ci = nlparci(k,residual,jacobian); % 計算置信區(qū)間 fprintf('\n\n估計參數值為:\n') fprintf('\tk1 = %.6f\t置信區(qū)間:[%.6f %.6f]\n',k(1),ci(1,: )) fprintf('\tk2 = %.6f\t置信區(qū)間:[%.6f %.6f]\n',k(2),ci(2,: )) tt = linspace(t(1),t(end),101); [tt C] = ode45(@KineticEqs,tt,[CA0,CB0],[],k); % 由估值k計算時間序列tt下的A,B濃度 figure(1) plot(t,CA,'o',tt,C(:,1),'r-') xlabel('t'); ylabel('C_A') figure(2) plot(t,CB,'o',tt,C(:,2),'r-') xlabel('t'); ylabel('C_B') % ------------------------------------------------------------------ function f = ObjFunc(k,tspan,x0,yexp) [t,y] = ode45(@KineticEqs,tspan,x0,[],k); f = y(: ) - yexp(: ); % ------------------------------------------------------------------ function dxdt = KineticEqs(t,x,k) dxdt =[-k(1)*x(1)^2+2*k(2)*x(2); 0.5*k(1)*x(1)^2-k(2)*x(2)]; [ Last edited by change0618 on 2010-6-5 at 18:23 ] |
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