solve_ivp()是一个用于求解常微分方程初值问题的函数,它可以在给定初始条件的情况下,通过数值方法求解微分方程的解。该函数是SciPy库中的一部分,可以在Python中使用。 solve_ivp()函数的语法如下: 代码语言:txt 复制 solve_ivp(fun, t_span, y0, method='RK45', t_eval=None, args=None) 参数说明: fun:...
我想知道,对于一个微分方程,ODEINT和solve_ivp之间有什么区别?它们之间有什么优点和缺点呢?f1 =solve_ivp(f, [0,1], y0) #y0 is the initial point f2 = odeint(f, y0, [0, 1], args=(a, b)) # a and 浏览2提问于2019-03-13得票数5 ...
If array_like or sparse_matrix, the Jacobian is assumed to be constant. Not supported by ‘LSODA’. If callable, the Jacobian is assumed to depend on both t and y; it will be called asjac(t, y), as necessary. Additional arguments have to be passed ifargsis used (see documentation o...
- `args`:fun函数中除t和y之外的其他参数。 - `options`:其他可选参数。 solve_ivp函数返回一个包含解的对象,可以使用该对象的属性和方法来访问求解的结果。 下面我们将详细介绍solve_ivp函数的各个参数和用法。 首先是`fun`参数,它是一个函数,用于计算微分方程的导数。这个函数的定义范围可以非常广泛,可以包含...
sol = solve_ivp(eqn, t, y0=[y0], args=(k, ), dense_output=True) return sol.sol(t)[0] def using_odeint(t, k): eqn = lambda x, t: -k * x y0 = vals[0] sol = odeint(eqn, y0, t) return sol[:,0] tfit = np.linspace(min(times), max(times), 100) ...
(0,10,20),args=(m,k),dense_output=True) print(xc) #可以利用打印查看输出的数据类型 t = xc.t x = xc.y #求解结果数据为对象类型,参照类的调用方法 plt.figure("无阻尼简谐振动",(12,8)) plt.title("单自由度无阻尼简谐振动") plt.plot(t, x[0,:],label= "位移") plt.plot(t, x[1...
- `args`: 函数`fun`中需要的参数。 - `dense_output`: 是否生成稠密输出。 函数返回一个`scipy.integrate.OdeSolution`对象,可以通过该对象的`.t`和`.y`属性获取时间和对应的解向量。 请根据你的具体微分方程和初始条件进行适当的修改,并确保引入了正确的模块和函数。如果你还有其他疑问,请随时向我提问。©...
fun(args) def f1(x): print('f1函数:',x) func(f1,1) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 十四、闭包 定义:在一个内部函数里对在其外部作用域的变量进行引用。 def funX(x): def funY(y): #定义内部函数 return x*y #此处引用了外部作用域的变量x ...
flatten() sol = solve_ivp(maxwell,t_span,init,method='RK45',t_eval=t_eval,args=(κ,)) maxwell関数内で,受け取ったσを二次元にreshapeすること, 返り値を一次元で返す必要があることに注意します.ギリシャ文字はjupyter labで打っています. 読むときに楽で良いですね....
scipy solve_ivp卡住了，我不知道为什么您可以尝试在solve_ivp中使用可选的method参数，并将其设置为...