所以为了使公式的精度提高,可以增加求积节点,一般来说,点数r越多,精度越高。于是类似于改进的欧拉法,可以构造r级显式龙格-库塔(Runge-Kutta)方法:
3/8 Runge-Kutta方法是一种常用的数值求解常微分方程(ODE)的方法之一。它是Runge-Kutta方法家族的一员,通过将ODE转化为一系列的差分方程来逼近解析解。 在Python中,我们可以使用SciPy库来实现3/8 Runge-Kutta方法。具体步骤如下: 导入所需的库: 代码语言:txt 复制 import numpy as np from scipy.integrate imp...
print('\n', '-' * 420) plt.figure('Runge Kutta numerical results') plt.subplot(221) #plt.plot(xarray, y1array, label='y1_runge_kutta') plt.scatter(xarray, y1array, label='y1_scatter', s=1, c='#DC143C', alpha=0.6) #plt.y1label('x') plt.legend() plt.subplot(222) #plt....
用Python实现四阶龙格-库塔(Runge-Kutta)方法求解高阶微分方程 问题 应用四阶龙格-库塔(Runge-Kutta)方法求解如下二阶初值问题: 要求:取步长h=...
Python使用RK4计算二阶ODE 、、 下面粘贴的是我的python代码。它是一个四阶Runge-Kutta,它计算二阶常微分方程: y''+4y'+2y=0,初始条件y(0)=1,y‘(0)=3。import numpy as np return np.array([y[1]tEnd=5 浏览51提问于2020-10-26得票数 1 ...