clear;clc
%%%%%%%%%%%%方程里的参量%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
alpha=0.5;beta=0.5;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%网格划分%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
L=1;%区间x的长度
h=0.1; %划分小区间 Delta x的长度
Mx=L/h; %划分的份数
x=[1:Mx-1]*h; %得到 x 的网格值注意是去掉 x=0 和 x=1 的.[1,Mx-1]
tau=h;
N=10; % 时间 t 的层数
t=[1:N]*tau; %时间t的网格点
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%系数矩阵里的参数定义%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
R=(tau^alpha)*(gamma(2-alpha))/(h*h);
for j=1:Mx-1
r(j)=beta*R/j;
end
r;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%分数阶系数矩阵%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
v0=1+2*R-r; %主对角线上元素
A=diag(v0);
v1=r-R ;
v1=v1(2:end);%下次对角线上的元素
B=diag(v1,-1);
v3=-R*ones(1,Mx-2); %上次对角线上的元素
C=diag(v3,1);
D=A+B+C;
E=inv(D);
%%%%%%%%%%%%%%%%%非齐次项f(x,t)构成的矩阵%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for k=1:N-1
for j=1:Mx-1
f(k,j)=(t(k).^(1-alpha))*(sin(pi*x(j)))/gamma(2-alpha)-pi*t(k)*(beta*cos(pi*x(j))/x(j)-pi*sin(pi*x(j)));
end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%递推关系%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for k=1:N
w(k)=(1+k)^(1-alpha)-k^(1-alpha);
end
for k=1:N-1
d(k)=w(k)-w(k+1);
end
u(1,:)=E*((tau^alpha)*gamma(2-alpha)*f(1,:))';
u(2,:)=E*((1-w(1))*u(1,:)+(tau^alpha)*gamma(2-alpha)*f(2,:))';
for n=2:N-2
for k=1:n-1
s(k,:)=d(n-k)*u(k,:);
end
u(n+1,:)=E*((1-w(1))*u(n,:)+sum(s(1:n-1,:),1)+(tau^alpha)*gamma(2-alpha)*f(n+1,:))';
end
u;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%计算误差%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for k=1:N-1
for j=1:Mx-1
e(k,j)=u(k,j)-t(k)*sin(pi*x(j));
end
end
err=max(max(abs(e))) %最大误差
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%画图u(x,t)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

MATLAB代码的更多相关文章

  1. 如何加速MATLAB代码运行

    学习笔记 V1.0 2015/4/17 如何加速MATLAB代码运行 概述 本文源于LDPCC的MATLAB代码,即<CCSDS标准的LDPC编译码仿真>.由于代码的问题,在信息位长度很长 ...

  2. 多分类问题中,实现不同分类区域颜色填充的MATLAB代码(demo:Random Forest)

    之前建立了一个SVM-based Ordinal regression模型,一种特殊的多分类模型,就想通过可视化的方式展示模型分类的效果,对各个分类区域用不同颜色表示.可是,也看了很多代码,但基本都是 ...

  3. 卷积相关公式的matlab代码

    取半径=3 用matlab代码实现上式公式: length=3;for Ki = 1:length for Kj = 1:length for Kk = 1:length Ksigma(Ki,Kj,K ...

  4. JAVA调用matlab代码

    做实验一直用的matlab代码,需要嵌入到java项目中,matlab代码拼拼凑凑不是很了解,投机取巧采用java调用matlab的方式解决. 1.    matlab版本:matlabR2014a ...

  5. 调试和运行matlab代码(源程序)的技巧和教程

    转载请标明出处:专注matlab代码下载的网站http://www.downma.com/ 本文主要给大家分享使用matlab编写代码,完成课程设计.毕业设计或者研究项目时,matlab调试程序的技巧 ...

  6. 直方图均衡化与Matlab代码实现

    昨天说了,今天要好好的来解释说明一下直方图均衡化.并且通过不调用histeq函数来实现直方图的均衡化. 一.直方图均衡化概述 直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平 ...

  7. 将labelme 生成的.json文件进行可视化的代码+label.png 对比度处理的matlab代码

    labelme_to_dataset 指令的代码实现: show.py文件 #!E:\Anaconda3\python.exe import argparse import json import o ...

  8. SVM实例及Matlab代码

    ******************************************************** ***数据集下载地址 :http://pan.baidu.com/s/1geb8CQf ...

  9. Latex中Matlab代码的环境

    需要用到listings宏包 使用方法: 导言区\usepackage{listings}\lstset{language=Matlab}      %代码语言使用的是matlab\lstset{br ...

  10. Frequency-tuned Salient Region Detection MATLAB代码出错修改方法

    论文:Frequency-tuned Salient Region Detection.CVPR.2009 MATLAB代码运行出错如下: Error using makecform>parse ...

随机推荐

  1. UVA 1001 Say Cheese 奶酪里的老鼠(最短路,floyd)

    题意:一只母老鼠想要找到她的公老鼠玩具(cqww?),而玩具就丢在一个广阔的3维空间(其实可以想象成平面)上某个点,而母老鼠在另一个点,她可以直接走到达玩具的位置,但是耗时是所走过的欧几里得距离*10 ...

  2. angular js 实例参数学习

    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta name="description" content=" ...

  3. directdraw显示yuv视频,出现屏保时,yuv显示不出来,表面丢失

    原因是: DDrawSurface 丢失, DDraw表面在很多情况下都会丢失(如:启动其他全屏独占程序,屏保,或锁屏时), 表面丢失其实就是表面所使用的内存或显存被DirectDraw系统释放, 分 ...

  4. 查看ORACLE执行计划的几种常用方法

    SQL的执行计划实际代表了目标SQL在Oracle数据库内部的具体执行步骤,作为调优,只有知道了优化器选择的执行计划是否为当前情形下最优的执行计划,才能够知道下一步往什么方向. 执行计划的定义:执行目 ...

  5. 【转】 UIALertView的基本用法与UIAlertViewDelegate对对话框的事件处理方法

    原文网址:http://blog.csdn.net/enuola/article/details/7900346 首先,视图控制器必须得实现协议UIAlertViewDelegate中的方法,并指定d ...

  6. 【转】linux : waitpid函数

    原文网址:http://blog.csdn.net/jifengszf/article/details/3067841 [waitpid系统调用]       功能描述: 等待进程改变其状态.所有下面 ...

  7. Egret应用开发实践(01) Egret与WebPack

    Egret Egret引擎是一款使用TypeScript语言构建的开源免费的移动游戏引擎.Egret仅是纯粹的使用TypeScript语言来开发游戏,开发后可以使用Egret来打包为HTML5网页游戏 ...

  8. 关于web中的自适应布局

    一.”自适应网页设计”的概念 2010年,Ethan Marcotte提出了“自适应网页设计”(Responsive Web Design)--这个名词,指可以自动识别屏幕宽度.并做出相应调整的网页设 ...

  9. .NET之美——1.1 C#中的泛型

    1.1 C#中的泛型 .Net 1.1版本最受诟病的一个缺陷就是没有提供对泛型的支持.通过使用泛型,我们可以极大地提高代码的重用度,同时还可以获得强类型的支持,避免了隐式的装箱.拆箱,在一定程度上提升 ...

  10. java web 学习九(通过servlet生成验证码图片)

    一.BufferedImage类介绍 生成验证码图片主要用到了一个BufferedImage类,如下: