Arrays 在Matlab中为ODE求解器将大型数组分解为多个有意义的变量

我正在尝试改进使用Matlab/倍频程ode解算器模拟动态系统的方法，更具体地说，就是将主要变量数组拆分为更小、更具意义/可读性的变量的方法

我实现ode45调用的odefun的标准方法如下（一个简单的示例）：

它以前对我帮助很大，但随着问题的复杂性增加（60多个州），第2、3和6步（以及在某种程度上第4步）变得难以管理且重复

更具体地说，每当我添加一个新变量时，我会在3或4个地方传播信息。我可以将每个变量的步骤2、3和4捆绑在一起，这是一个改进，因为这样信息将位于两个位置（开始和结束）。尽管如此，我的目标仍然是将所有内容放在一个位置，而不必明确地担心索引问题

以下是我所想的伪代码，我尝试采用更面向对象的方法：

%%( some place before the call to the ode solver)
% new position representation
newstate.name="pos"
newstate.size=3;
newstate.alt_names={"x","y","z"}; % or alternatively, nothing
newstate.derivative="vel";
state_organizer.add(newstate);

% new velocity representation
newstate.name="vel";
newstate.size=3;
newstate.alt_names={"u","v","w"};
newstate.derivative="a";
state_organizer.add(newstate);


function d_states=model_I_would_prefer(t,states,state_organizer)
% 1- parameter definition (the same as before)

% does 2,3 and (possibly)4 without having to worry about indexes
state_organizer.extract(states);

% 5- dynamics ( the same as before)

% does the same as 6
state_organizer.update_derivatives(d_states);
end

在一种有指针的语言中，这样做很简单。可能是这样的：

% encoding the velocity state
newstate.variable_ptr=&vel;
newstate.derivative_ptr=&a
...
% extracting from the main state array ( states)
for each state in state_organizer
  *(state.variable_ptr)=states(state.index)
end
...
% transferring to array d_states
for each state in state_organizer
  d_states(state.index)=*(state.derivative_ptr)
end

% adding a state ( vel)
organizer.state(n).index=organizer.last_index+(1:size);
organizer.state(n).derivative='a';
organizer.state(n).name='vel';
organizer.last_index=organizer.last_index+size;
...
% step 6 ( similar in essence to step 2)
for each state in organizer 
   eval(['d_states(' organizer.state(k).index ')=' organizer.state(k).derivative ';'])
end

Matlab没有指针（，但是每个变量都需要在一个对象内）。一种替代方法是使用函数“eval”，但它看起来是这样的：

% encoding the velocity state
newstate.variable_ptr=&vel;
newstate.derivative_ptr=&a
...
% extracting from the main state array ( states)
for each state in state_organizer
  *(state.variable_ptr)=states(state.index)
end
...
% transferring to array d_states
for each state in state_organizer
  d_states(state.index)=*(state.derivative_ptr)
end

% adding a state ( vel)
organizer.state(n).index=organizer.last_index+(1:size);
organizer.state(n).derivative='a';
organizer.state(n).name='vel';
organizer.last_index=organizer.last_index+size;
...
% step 6 ( similar in essence to step 2)
for each state in organizer 
   eval(['d_states(' organizer.state(k).index ')=' organizer.state(k).derivative ';'])
end

考虑到这一点和我的目标（每个州的信息放在一个地方，自动索引），我的主要问题是：

有没有办法在Matlab/Octave中实现类似的东西？（不考虑Simulink）

是否有更好的替代方法（更有组织性或更可行）？例如，使用字典或自动生成M文件

和1和2一样，但是考虑其他语言或资源，比如Python（我正在考虑切换到它）或C++。

---

如果我正确理解您的需求，那么问题在于步骤2和步骤4中的硬编码数字1、2和3。在函数中提供它们作为输入将使函数具有足够的通用性，从而可用于更大类别的模型

说：

您还可以将

nx、ny、nz

包装成一个数组（速度也是如此），然后说

pos\u ind

n_pos = numel(pos_ind);
nx = pos_ind(1);
ny = pos_ind(2);
nz = pos_ind(3);

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然后，在调用函数并将它们作为输入添加之前，您只需定义

pos_ind

和

vel_ind

。您可以根据具体问题进行适当的调整

谢谢你的回复，但这不是我的主要问题。这些硬编码数字通常非常具体、小且不可变（例如，速度向量为3DOF）。我会制作和编辑，试图使它更清楚，我很抱歉，如果我是混淆。