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我想解决一个平面微分方程组,其中一个变量的初始条件给定,而另一个变量的初始条件需要确定,以确保系统收敛于其平衡。如果均衡是鞍点稳定的(这对经济学中分析的最优控制问题引起的系统很感兴趣),那么这个变量存在一个唯一的初始值以实现收敛。因此,如何确定这样的初始值以便能够求解系统是主要问题。是否可以使用 R 来确定这样一个初始条件的值,从而求解系统?

该系统是:

x' = sqrt(x)-x -y

y' = y*((sqrt(x))^(-1)-1)

x 和 y 非负数。分析表明存在一个唯一的平衡,x和y都严格为正,雅可比矩阵分析表明,一个特征值是正的,另一个是负的,因此该平衡是鞍点稳定的。如果给定 x(0),比如等于 1,我们如何确定 y(0) 的值,以使系统收敛到 (x,y) 的正平衡值?我希望能够模拟 x 和 y 的独特收敛动态路径。有人可以帮我弄这个吗?

使用 deSolve 我们可以轻松求解系统,但我们需要指定 x(0) 和 y(0)。是否可以使用 deSolve 或其他软件包来确定 y(0) 的值是多少,从而使 y 收敛到其平衡值?可能我们应该依靠射击算法来猜测和重新校准初始条件 y(0),但我不知道如何做到这一点。

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您想要做的是计算“鞍的稳定流形”这是由

  1. 计算雅可比行列式, J, , 在平衡,xStar
  2. 求特征值和特征向量J
  3. 用作您的初始条件y0 = Xstar - eps * eigenvector,其中eigenvector是 的负特征值对应的特征向量J,并且eps是一个非常小的数字(例如eps = 1e-7
  4. 模拟动态但在相反的时间,例如 times = seq(-10,0, by=.1),在 lsoda
  5. 对初始条件重复步骤 3 和 4y0 = Xstar + eps * eigenvector
于 2016-12-25T10:28:00.183 回答