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我正在使用python ODE來求解Van der Pol方程。我想要做的是找到一次調用積分（t）方法期間調用ODE的派生數量的次數。我使用的解算器是isoda。我試圖找到在沒有jacbian函數的情況下在一次調用期間調用衍生物的次數，以及包含jacobian函數時調用jacobian函數的次數。 def modified_vanderpol_integrator_demo(dt_min=1e-3

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MATLAB中的ODE45與二階微分方程

我在想如何在MATLAB中使用ODE45來求解更高階（二階）微分方程初值問題。例如 X '' + 5× '+ 2×= 0 其中 X（0）= 1 X'（0）= 3

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當狀態矢量由矢量組成時，如何在Python中解決二階ODE？

我試圖將Simulink模型（構建爲解決二階ODE並在下面的圖片中顯示）轉換爲python。 INW和INT是尺寸的向量[1601x2]，獲得MFW和MFT具有尺寸[2×1]並獲得MC和MK具有尺寸[2×2]。所有初始條件都已設置爲0. out_acc，out_rate和out_disp的維數均爲[1601x2]。在python中設置這個問題的任何幫助？謝謝！ \ Simone。

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MATLAB的ode15如何處理包含值矩陣的方程的積分？

我翻譯MATLAB代碼到Python，但擔心翻譯之前，我想了解MATLAB及其具體ODE15s求解器是如何解釋的方程式。我有一個功能腳本，它在主腳本呼籲，而這個功能腳本包含公式： function testFun=testFunction(t,f,dmat,releasevec) testFun=(dmat*f)+(releasevec.'); 在testFunction，t爲時

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用於求解ODE的歐拉方法（爲什麼誤差正在減小）

我有一個簡單的線性系統，其二階ODE。系統的解析解歐拉方法現在我想解決系統和比較近似值與真正的價值。這是我在Matlab代碼 clear all; clc; t = 0; dt = 0.2; tsim = 5.0; n = round((tsim-t)/dt); A = [ -3 0; 0 -5]; B = [2;3]; XE = [1; 2]; u = 1;

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錯誤dsolve當變量被用一常數（R2011a）乘以

我試圖使用以下代碼： ode1='D2y1=-1256.4*y1-5*Dy1+255.1*y2+182.781'; ode2='D2y2=-151.5*y2-5*Dy2+255.1*y1-14.0459'; CI='y1(0)=2,y2(0)=-2,Dy1(0)=0,Dy2(0)=0'; sol=dsolve(ode1,ode2,CI,'t'); sol.y1 sol.y2 和MA

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python中PDE的復值ODE

從PDE問題來看，我有一個複雜的值系統，Python中的odeint（）無法處理它。我寫了一個RK4模塊來解決我的系統問題。它似乎工作，但是，計算值顯然不正確。在第二個時間步，整個計算值爲零。這裏是我的代碼： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import drawnow import time import math

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在Mathematica中求解一個微分方程

我有一個語法問題在Mathematica（第10版）中求解一個微分方程。的公式，我需要解決的輸入如下： solv = DSolve[{ a*u''[y] - b*u[y] == d, u'[0] == 0, u[1] == 0}, u, {y, -1, 1}] 其中使用ExpToTrig和FullSimplify後，我得到我要的答案： (d (-1 + Cosh[(Sqrt[b] y)/Sq

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錯誤在Python

我求解非線性Schrodinger（NLS）方程RK4算法： (1): i*u_t + 0.5*u_xx + abs(u)^2 * u = 0 施加傅立葉變換後，就變成： (2): uhat_t = -0.5*i*k^2 * uhat + i * fft(abs(u)^2 * u) 其中uhat是傅立葉變換的u 。上面的公式（2）是一個相當規範的IVP，可以用第四或者Runge-Kutta

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重採樣使用ODE45數據插值在Matlab

我試圖用interp1來解決我的問題的頌歌...... 我想以前的數據插值到另一個公式......下面是代碼... function dxdt = newforced(t,x1,d) dxdt_1 = x1(2); dxdt_2 = -100*x1(2)-250000*x1(1)+(25000*(d^3)); %data should be interpolated at d dxdt =