//用RKG法求解常微分方程组 #include <iostream> #include <math.h> #include <iomanip> #include <fstream> using namespace std; class s_ode { private:  int i, j, l, n;  double a, b, c, d, h, x, x1, xi, xf;  double

//用Runge_Kutta_Fehlberg法求解微分方程 #include <iostream> #include <math.h> #include <iomanip> #include <fstream> using namespace std; class rkf { private:  int flag;  double eps, error, f, h, hnew, x, xf,

//用RKG法求解微分方程 #include <iostream> #include <math.h> #include <iomanip> using namespace std; class rkg { private:  int i, n;  double a, b, c, d, f, h, k1, k2, k3, k4, x, xf, y; public:  double func(

本文为转载ilovematlab中hyowinner大神的文章，向前辈致敬。 龙格-库塔(Runge-Kutta)方法是一种在工程上应用广泛的高精度单步算法。由于此算法精度高，采取措施对误差进行抑制，所以其实现原理也较复杂。该算法是构建在数学支持的基础之上的。龙格库塔方法的理论基础来源于泰勒公式和使用斜率近似表达微分，它在积分区间多预计算出几个点的斜率，然后进行加权平均，用做下一点的依据，从而