我正在尝试解决这个简单的ODE系统：
dydpdt = 1*(-f{2}-f{1}*dydp);
存储在名为funsensitivity的函数中（f是一个单元阵列，具有765x765稀疏矩阵和765x1向量，可下载为.MAT文件here）。我用它来称呼它：
dydp0 = zeros(size(f{2}));
[t2,JJ]=ode45(@(t,y)funsensitivity(t,y,f),0:4000:100000,dydp0);
JJ是正确的大小，我没有错误，但JJ中的所有值都是NaN。我不知道为什么会发生这种情况。我做错了什么？
答案 0 :(得分：1)
您正在使用{}进行索引，这是针对单元格数组的。您应该使用()：
dydpdt = 1*(-f(2)-f(1)*dydp);
以及
dydp0 = zeros(size(f(2)));
[t2,JJ]=ode45(@(t,y)funsensitivity(t,y,f),0:tstep:tfinal,dydp0);
根据评论进行编辑：
我已尝试在Octave中运行您的代码（没有MATLAB），看起来您的问题看起来不稳定了：
JJ =
Columns 1 through 10:
0.0000e+000 0.0000e+000 0.0000e+000 0.0000e+000 0.0000e+000 0.0000e+000 0.0000e+000 0.0000e+000 0.0000e+000 0.0000e+000
5.1645e+001 1.0181e+004 1.2727e+003 -1.1492e+004 -1.2900e+001 -7.2862e+001 7.2502e+001 7.7228e-003 1.1269e-002 1.4324e-003
1.5631e+031 1.3173e+033 1.6466e+032 -1.4936e+033 -3.7860e+030 -2.2204e+031 2.2012e+031 7.4674e+026 1.0897e+027 1.3851e+026
7.0857e+060 3.7159e+062 4.6449e+061 -4.2334e+062 -1.6685e+060 -1.0125e+061 1.0005e+061 1.9564e+056 2.8548e+056 3.6287e+055
3.4854e+090 1.3800e+092 1.7250e+091 -1.5787e+092 -7.9162e+089 -5.0174e+090 4.9378e+090 7.0373e+085 1.0269e+086 1.3053e+085
-5.3460e+120 5.8857e+121 7.3572e+120 -6.2253e+121 1.3755e+120 7.4917e+120 -7.4825e+120 3.1352e+115 4.5748e+115 5.8151e+114
-2.3670e+152 2.7260e+151 3.4075e+150 1.4565e+152 5.7833e+151 3.3559e+152 -3.3303e+152 9.3359e+145 1.3623e+146 1.7316e+145
-7.6120e+183 1.3332e+181 1.6682e+180 5.6622e+183 1.8358e+183 1.0823e+184 -1.0724e+184 3.3770e+177 4.9277e+177 6.2636e+176
-2.4360e+215 6.7970e+210 9.2304e+209 1.8189e+215 5.8022e+214 3.4726e+215 -3.4359e+215 1.4223e+209 2.0755e+209 2.6381e+208
-7.7953e+246 4.4692e+240 3.6568e+240 5.8278e+246 1.8337e+246 1.1142e+247 -1.1008e+247 6.0021e+240 8.7582e+240 1.1133e+240
-2.4947e+278 4.0992e+271 1.3587e+272 1.8673e+278 5.7955e+277 3.5749e+278 -3.5270e+278 2.5328e+272 3.6959e+272 4.6979e+271
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
您可能想尝试使用ode15s这样的僵硬求解器来查看它是否能改进，或者在时间向量中使用较小的时间步长，但看起来问题根本就是错误的（至少在数值上）