用Matlab求解动态矢量的带参数方程组

我试图解一个符号向量的方程组。不过，方程式中包含参数。运行附带的代码会给我带来许多错误的解决方案。我猜函数也将第二个输入假定为方程：

Warning: 4 equations in 3 variables. 

ans = 

    a_tilde2: [1x1 sym]
    a_tilde3: [1x1 sym]
          p1: [1x1 sym]

我可以通过单独列出

a_tilde_sym（iRange）

的条目来解决此问题，如：

solve(bounday_conditions, a_tilde_sym(iRange(1)), a_tilde_sym(iRange(2)), etc.)

但是由于这个向量的长度取决于函数输入，所以我不能动态地这样做。有什么建议吗

%function variation_polynomial ( sysord, reldeg )
sysord = 2;
reldeg = 1; % e.g.

% setting up symbolic variables
disp('calculating variation from desired trajectory');
fprintf('N =%3.0f, R =%3.0f\n', sysord, reldeg);

iRange = reldeg+1:2*reldeg+1;
jRange = 1:sysord-reldeg;
syms T_sym real % maneuver time
syms t_sym real % time
p_sym = sym('p', [sysord-reldeg, 1]); % parameters of polynom
assume(p_sym, 'real');
a_tilde_sym = sym('a_tilde', [iRange(end), 1]); % parameters of polynom
assume(a_tilde_sym, 'real');
y_tilde = sym('derivatives', [reldeg+1, 1]);

% setting up system of equations
i_polynomial_sum = 0;
for iIdx = iRange
    i_polynomial_sum = i_polynomial_sum + a_tilde_sym(iIdx)*(t_sym/T_sym)^iIdx;
end

j_polynomial_sum = 0;
for jIdx = jRange
    j_polynomial_sum = j_polynomial_sum + p_sym(jIdx)*(t_sym/T_sym)^(jIdx + 2*reldeg + 1);
end

y_tilde(1) = i_polynomial_sum + j_polynomial_sum;
for rIdx = 1:reldeg
    y_tilde(rIdx+1) = diff(y_tilde(1), t_sym, rIdx);
end

% solving
bounday_conditions = subs(y_tilde, t_sym, T_sym);
for runIdx = 1:reldeg+1
    bounday_conditions(runIdx) = bounday_conditions(runIdx) == 0;
end
bounday_conditions = simplify(bounday_conditions);

solve(bounday_conditions, a_tilde_sym(iRange))

---

是的，

solve

将您的第二个输入，

a_tilde_sym（iRange）

作为一组方程，而不是要求解的变量。这是有充分理由的。前两个方程（

bounday\u conditions

（sic））是以标量变量

a_tilde2

和

a_tilde3

表示的，而不是向量

[a_tilde2；a_tilde3]

。可以通过显式指示变量来解决此问题：

s = solve(bounday_conditions, a_tilde_sym(2), a_tilde_sym(3))

或

[a_tilde2,a_tilde3] = solve(bounday_conditions, a_tilde_sym(2), a_tilde_sym(3))