from scipy.integrate import solve_ivp def param_eq(t, y): return [y[1], -y[0]] # 这是一个简单的二阶方程 t_span = (0, 10) # 时间范围 y0 = [1, 0] # 初始条件 solution = solve_ivp(param_eq, t_span, y0, t_eval=np.linspace(0, 10
AI代码解释 from scipy.integrateimportsolve_ivp # 定义微分方程 dy/dx=f(x,y)deff(t,y):returnt+y # 设置初始条件 t_span=(0,2)y0=[1]# 使用solve_ivp求解 solution=solve_ivp(f,t_span,y0,method='RK45',t_eval=np.linspace(0,2,100))print("solve_ivp求解结果:",solution.y[0][-1]) ...
from scipy.integrate import solve_ivp # 定义微分方程的参数 def func(y, t): return [0, 0.1] # 初始条件 y0 = [0, 0] # 求解微分方程 result = solve_ivp(func, [0, 10], y0, method='RK45') # 输出结果 print("解:", result.y) 异常报错的使用 在使用SciPy的过程中,可能会遇到各种异常...
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基本用法 我们可以使用SciPy库中的solve_ivp函数求解常微分方程,下面是一个简单的例子,用来说明如何利用这个方法解决初始值问题。 代码示例:求解常微分方程 假设我们有一个简单的初始值问题,微分方程形式如: dydt=−2ydtdy=−2y 初始条件为 y(0) = 1。我们希望找到y在时间t上的变化。
用法类似,只是我们通常将分数的分子和分母作为参数给出: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 from fractions import Fraction num1 = Fraction(1, 3) num2 = Fraction(1, 7) num1 * num2 # Fraction(1, 21) Fraction 类型只是简单地存储两个整数,即分子和分母,并且使用分数的加法和乘法的基本...
2. Numpy 库中的 solve_ivp 函数:该函数可以用于求解一阶或二阶 常微分方程,支持不同的数值积分算法。 符号方法: 1. Sympy 库中的 dsolve 函数:该函数可以用于解析求解常微分方程, 支持一阶、二阶和高阶微分方程求解,并且支持各种边界条件。 python微分方程 python 微分方程 Python 是一种广泛使用的高级编程语...
本文简要介绍 python 语言中scipy.integrate.solve_ivp的用法。 用法: scipy.integrate.solve_ivp(fun, t_span, y0, method='RK45', t_eval=None, dense_output=False, events=None, vectorized=False, args=None, **options)# 求解ODE 系统的初始值问题。
使用scipy.integrate 模块中的 solve_ivp 函数来解决常微分方程,并使用 matplotlib 来绘制图形。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.integrate import solve_ivp # 定义微分方程 def func(t, y): return [y[1], -y[0]] ...