使用上面的A和y作为 3x1 向量求解 IVP: >>>defderiv_vec(t, y):...returnA @ y>>>result =solve_ivp(deriv_vec, [0,25],...np.array([10+0j,20+0j,30+0j]),...t_eval=np.linspace(0,25,101))>>>print(result.y[:,0]) [10.+0.j20.+0.j30.+0
t_span = (0, 50) 使用solve_ivp函数求解 使用SciPy库中的solve_ivp函数进行求解: sigma = 10.0 rho = 28.0 beta = 8.0 / 3.0 solution = solve_ivp(lorenz, t_span, initial_state, args=(sigma, rho, beta), t_eval=np.linspace(0, 50, 10000)) 可视化结果 使用Matplotlib库绘制结果: fig = pl...
Python语言通过SciPy库的integrate模块提供多种数值解法,其中solve_ivp函数是处理初值问题的核心工具。该函数支持显式/隐式方法,能够处理刚性方程和非刚性方程,适用于物理学、生物学、化学等多学科场景。 solve_ivp函数包含七个主要参数:微分方程函数、时间区间、初始状态、求解方法、事件检测函数、密集输出开关和最大步长...
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首先,我们需要导入scipy.integrate模块中的solve_ivp函数,它是SciPy中用于求解常微分方程的一个非常强大的工具。 python from scipy.integrate import solve_ivp import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 2. 定义常微分方程 我们需要定义一个描述常微分方程的函数。这个函数需要接受时间t和状态变量y作为输...
from scipy.integrate import solve_ivp 定义方程 def heat_equation(t, u, alpha, dx): dudt = np.zeros_like(u) dudt [1:-1] = alpha * (u [2:] - 2*u[1:-1] + u[:-2]) / dx2 return dudt 参数 L = 1.0 T = 0.1 alpha = 0.01 ...
python solve_ivp求解二阶方程组 目录 第1章 什么是函数逼近? 1.1 抛出问题1:函数插值 1.2 抛出问题2:函数拟合 1.3 什么是回归 第2章 函数拟合 2.1 插值有时候插值并不是最好的选择 2.2 什么函数拟合 2.2 函数拟合的基本步骤 第3章 最小二乘法的线性方程组解法...
#利用python扩展库scipy,微分方程数值法solve_ivp求解 from scipy.integrate import solve_ivp#导入微分数值求解模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图模块库,是外部库 plt.rcPara…
solve_ivp 将 a 和 T 颠倒。还需要进行一些修复。代码现在的工作原理如下: import numpy as np from scipy.integrate import solve_ivp import matplotlib.pyplot as plt lnA = 36 E = 125000 c= 1 m = 0 n= 1.5 v = 5 # Arhenius Function def Arhenius(T, a): if type(a) is not float: ...
我们使用 SciPy 中的integrate模块中的solve_ivp例程来数值求解微分方程。我们添加了一个最大步长的参数,值为0.1,这样解就可以在合理数量的点上计算出来: sol = integrate.solve_ivp(f, t_range, T0, max_step=0.1) 接下来,我们从solve_ivp方法返回的sol对象中提取解的值: ...