可以選擇的變步長(zhǎng)求解器有：ode45，ode23，ode113，odel5s，ode23s和discret．缺省情況下，具有狀態(tài)的系統(tǒng)用的是ode45；沒(méi)有狀態(tài)的系統(tǒng)用的是discrete．
1)ode45基于顯式Runge—Kutta(4，5)公式，Dormand—Prince對(duì)．它是—個(gè)單步求解器(solver)。也就是說(shuō)它在計(jì)算y(tn)時(shí)，僅僅利用前一步的計(jì)算結(jié)果y(tn-1)．對(duì)于大多數(shù)問(wèn)題．在第一次仿真時(shí)、可用ode45試一下．
2)ode23是基于顯式Runge—Kutta(2，3)．Bogackt和Shampine對(duì)．對(duì)于寬誤差容限和存在輕微剛性的系統(tǒng)、它比ode45更有效一些．ode23也是單步求解器．
3)odell3是變階Adams-Bashforth—Moulton
PECE求解器．在誤差容限比較嚴(yán)時(shí)，它比ode45更有效．odell3是一個(gè)多步求解器，即為了計(jì)算當(dāng)前的結(jié)果y(tn），不僅要知道前一步結(jié)果y(tn-1)，還要知道前幾步的結(jié)果y(tn-2)，y(tn-3)，…；
4)odel5s是基于數(shù)值微分公式(NDFs)的變階求解器．它與后向微分公式BDFs(也叫Gear方法)有聯(lián)系．但比它更有效．ode15s是一個(gè)多步求解器，如果認(rèn)為一個(gè)問(wèn)題是剛性的，或者在用ode45s時(shí)仿真失敗或不夠有效時(shí)，可以試試odel5s。

odel5s是基于一到五階的NDF公式的求解器．盡管公式的階數(shù)越高結(jié)果越精確，但穩(wěn)定性會(huì)差一些．如果模型是剛性的，并且要求有比較好的穩(wěn)定性，應(yīng)將最大的階數(shù)減小到2．選擇odel5s求解器時(shí)，對(duì)話框中會(huì)顯示這一參數(shù)．
可以用ode23求解器代替。del5s，ode23是定步長(zhǎng)、低階求解器．
5)ode23s是基于一個(gè)2階改進(jìn)的Rosenbrock公式．因?yàn)樗且粋€(gè)單步求解器，所以對(duì)于寬誤差容限，它比odel5s更有效．對(duì)于一些用odel5s不是很有效的剛性問(wèn)題，可以用它解決．
6)ode23t是使用“自由”內(nèi)插式梯形規(guī)則來(lái)實(shí)現(xiàn)的．如果問(wèn)題是適度剛性，而且需要沒(méi)有數(shù)字阻尼的結(jié)果，可采用該求解器．
7)ode23tb是使用TR—BDF2來(lái)實(shí)現(xiàn)的，即基于隱式Runge—Kutta公式，其第一級(jí)是梯形規(guī)則步長(zhǎng)和第二級(jí)是二階反向微分公式．兩級(jí)計(jì)算使用相同的迭代矩陣．與ode23s相似，對(duì)于寬誤差容限，它比odtl5s更有效．
8)discrete(變步長(zhǎng))是simulink在檢測(cè)到模型中沒(méi)有連續(xù)狀態(tài)時(shí)所選擇的一種求解器．可以選擇的定步長(zhǎng)求解器有：ode5，ode4，ode3，ode2，ode1和discrete．1)ode5是ode45的一個(gè)定步長(zhǎng)版本，基于Dormand—Prince公式．
2）ode4是RK4，基于四階Runge—Kutta公式．
3) ode3是ode23的定步長(zhǎng)版本，基于Bogacki-Sbampine公式．
4) ode2是Heun方法，也叫作改進(jìn)Euler公式．
5) odel是Euler方法．
6) discrete(定步長(zhǎng))是不執(zhí)行積分的定步長(zhǎng)求解器．它適用于沒(méi)有狀態(tài)的模型，以及對(duì) 過(guò)零點(diǎn)檢測(cè)和誤差控制不重要的模型．

補(bǔ)充：關(guān)于固定步長(zhǎng)的情況：
1、solver選擇了discrete時(shí)：試圖更新或者仿真一個(gè)有連續(xù)狀態(tài)的模型，會(huì)報(bào)錯(cuò)。不過(guò)，可以據(jù)此判斷模型中是否有連續(xù)狀態(tài)。
2、固定步長(zhǎng)的連續(xù)求解器適合求解同時(shí)具有離散和連續(xù)狀態(tài)的模型。理論上也可以計(jì)算沒(méi)有連續(xù)狀態(tài)的模型，但是這加重了仿真負(fù)擔(dān)。這時(shí)，即使你指定了其中一個(gè)連續(xù)求解器，simulink還是會(huì)自動(dòng)選擇離散的求解器。
關(guān)于變步長(zhǎng)的情況：
1、如果模型沒(méi)有定義狀態(tài)或者只定義了離散狀態(tài)，應(yīng)該選擇其中的discrete（即圖2中的discrete）；即使你指定了其中一個(gè)連續(xù)求解器，simulink還是會(huì)自動(dòng)選擇離散的求解器。
2、如果模型有連續(xù)狀態(tài)，連續(xù)求解器使用數(shù)值積分來(lái)計(jì)算下一時(shí)間步長(zhǎng)的連續(xù)狀態(tài)值。
補(bǔ)充說(shuō)明：
? ?? ? 系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性通常是用高階微分方程或一階微分方程組來(lái)描述的。一般講只有極少微分方程能用初等方法求得其解析解，多數(shù)只能用近似數(shù)值求解。利用計(jì)算機(jī)求解微分方程主要使用數(shù)值積分法，它是系統(tǒng)仿真的最基本解法。
? ?? ? 在系統(tǒng)仿真中，常用的微分方程的數(shù)值積分發(fā)有歐拉法、龍格-庫(kù)塔法和線性等分法等。數(shù)值積分法的分類方式很多，常見的有：?jiǎn)尾椒ê投嗖椒?，顯式和隱式的分法。使用這些解法時(shí)，要注意其特點(diǎn)。

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