ode

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是否有可能採用scipy ODE集成商的單一步驟？我知道step參數爲scipy.integrate.ode.integrate，但我不知道如何設置t這個參數，以保證它完全採用一個完整的步驟。最明顯的選擇是t=inf，而是給出了一個ODE失敗:: from scipy.integrate import ode obj = ode(lambda t, y: -y) obj.set_initial

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如何求解ODE 45的六個微分方程？

我想正確地在Matlab中輸入微分方程，所以我可以ode45解決它們，但我不能讓我的代碼工作。這是我進入代碼： function ydot=Untitledrt(z,y) ydot = zeros(6,1); %y(1)=A %y(2)=B %y(3)=C %y(4)=D %y(5)=P %y(6)=T m1 = 6; m2 = 9; m3 = 5; k1 = 6; k2

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使用八度解決ODE系統

我想解決兩個ODE使用八度的系統，特別是函數lsode。的代碼如下： function xdot = f (x,t) a1=0.00875; a2=0.075; b1=7.5; b2=2.5; d1=0.0001; d2=0.0001; g=4*10^(-8); K1=5000; K2=2500; n=2; m=2; xdot = zeros(2,1); xdot

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數值穩定性

我必須執行其具有如下形式的ODE系統的數值求解： du_j/dt = f_1(u_j, v_j, t) + g_1(t)v_(j-1) + h_1(t)v_(j+1), dv_j/dt = f_2(u_j, v_j, t) + g_2(t)u_(j-1) + h_2(t)u_(j+1), 其中u_j(t)和v_j(t)是復值的時間t標量函數，f_i和g_i是給定函數和j = -N,..N。

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一般化的功能爲一個ODE求解

我有公式的下一個系統： #dY0=/dt = k1*S - k2*Y1*Y0 #dY1/dt = k3*S - k4*Y1 其中S（t）是一個階梯函數，通過一個單元在t增大= 4,8，12等。我的代碼如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.integrate import odeint def

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如何在Matlab中的bvp4c解算器中包含分段定義的函數

我在使用分段定義函數的bvp4c時遇到了問題。我測試了代碼，並且當分段定義的函數不變時它工作正常。問題是，在分段定義函數不恆定的區域，我得到了錯誤的結果（我知道肯定）。有關如何處理此問題的任何想法或建議？感謝 function bvp4 xlow=0; xhigh=0.30; solinit=bvpinit(linspace(xlow,xhigh,1000),

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Matlab - 線性微分方程中的隱式和顯式歐拉法

正如您在標題中看到的，我想問一些關於ODE的問題。我們的老師上傳了一些互聯網上的例子，但他們只是解決方案。下面是其中的一個，它將解決以下方程。 m_1 l^2 ϕ''_1 + m_1glϕ_1 + cl(ϕ_1 - ϕ_2) = 0 m_2 l^2 ϕ''_2 + m_2glϕ_2 + cl(ϕ_2 - ϕ_1) = 0 我想問的一點，正如你可以在解決方案中看到的，有一個D矩陣已經定義。所

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ODE與時間相關的輸入，如何加速而不使用插值？

我想解決一個ODE系統，我的輸入激勵是時間的函數。我一直在使用interp1裏面的集成函數，但這似乎不是一個非常有效的方法來做到這一點。我知道它不是，因爲一旦我將輸入激勵更改爲sin函數（函數內部不需要調用interp1），我可以獲得更快的結果。但是每一步都要花費大約10-20倍的時間才能收斂。那麼，是否有更好的解決任意時間依賴激勵ODE的方法，而不需要做內插或其他一些技巧來加速呢？我只是複製

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系統

假設我們有此哈密頓： n = 10; H = ones(n,n); 密度矩陣爲： Ro = sym('r',[n,n]);%Density matrix 運動方程是： H*Ro-Ro*H 上面運動方程是方程的右邊，左邊是密度矩陣的時間導數。如何在沒有符號數學工具箱的情況下在Matlab中求解運動方程？我需要改變n的值。它可以達到100.

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Python中的ODE模型的交互式多點繪圖

我想創建一個集成了模型的腳本，以便我可以更改其中一個參數並查看系統對此更改的響應。如果，例如，我有一個的Lotka-Volterra模型（從這個example截取）： import numpy as np from scipy import integrate a = 1. b = 0.1 c = 1.5 d = 0.75 def dX_dt(X, t=0): """ Re