SystemModelParametricSimulate

SystemModelParametricSimulate[model,v,{p1,p2,…}]

参数为 pi，针对变量 v 仿真 model.

SystemModelParametricSimulate[model,{v1,v2,…},{p1,p2,…}]

针对多个变量 vi 仿真 model.

SystemModelParametricSimulate[model,vars,tmax,…]

从 0 到 tmax 进行仿真.

SystemModelParametricSimulate[model,vars,{tmin,tmax},…]

从 tmin 到 tmax 进行仿真.

更多信息和选项

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (3)

参数为 a，获取 z 的参数化解：

用一个 a 值进行计算，给出 z 的近似解：

在 t=10 处进行计算：

绘制几个参数取不同值时的解：

获取 z 关于 y 的初值的参数解：

绘制几个参数取不同值时的解：

显示变量 z 对参数 a 的灵敏度：

对 a 的灵敏度随时间增加：

范围  (4)

模型  (4)

获取 SystemModel 中变量的参数化解：

绘制参数取几个不同值时的解：

获取 AffineStateSpaceModel 中变量的参数化解：

绘制参数取几个不同值时的解：

获取 NonlinearStateSpaceModel 中变量的参数化解：

绘制参数取几个不同值时的解：

获取 DiscreteInputOutputModel 中变量的参数化解：

绘制参数取几个不同值时的解：

选项  (1)

Method  (1)

用 Method 选择基本求解器：

使用 DASSL 求解器：

用 ParametricNDSolve 作为求解器：

通常情况下，ParametricNDSolve 比其他求解器快：

应用  (3)

优化参数以最大限度地提高抛石机的投掷效果：

获取投掷距离的参数化函数，改变投掷时间和绳索长度：

最大化投掷距离，将参数限制在合理的范围内：

用最佳投掷参数进行仿真：

显示第一次反弹的距离：

用存储的绘图绘制抛掷对象的轨迹：

通过与测量数据进行比较来校准模型中的参数：

计算所测惯性变量的参数化函数：

建立模型拟合的标准函数：

用测试数据进行参数拟合：

用拟合参数进行仿真：

同时显示测试数据和校准过的模型：

用多次测量的均值进行模型参数拟合：

根据参数 k1、k2 和 k3，为浓度变量创建参数化函数：

定义在时间和参数设置下进行计算的拟合函数：

定义测量数据：

显示数据及其分布：

计算每个时间点上测量的平均值：

计算每个时间点上测量的标准偏差：

使用度量平均构建数据，再次拟合：

根据标准偏差对每个时间点进行加权：

用数据进行参数拟合：

提取最佳拟合参数：

同时显示所得拟合曲线和所有测量数据：

属性和关系  (1)

SystemModelSimulateSensitivity 可用来轻松计算参数灵敏度：

将 a 改变 10%，绘制 y 和 z 的灵敏度界限：

Wolfram Research (2018)，SystemModelParametricSimulate，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/SystemModelParametricSimulate.html （更新于 2022 年）.

文本

Wolfram Research (2018)，SystemModelParametricSimulate，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/SystemModelParametricSimulate.html （更新于 2022 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2018. "SystemModelParametricSimulate." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2022. https://reference.wolfram.com/language/ref/SystemModelParametricSimulate.html.

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Wolfram 语言. (2018). SystemModelParametricSimulate. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/SystemModelParametricSimulate.html 年

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