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python解常微分方程（组）
本人目前初三，能力所限，如有不足之处，还望多多指教。 一周前看到了一个视频，于是我便想用python来求解这个问题。 〇、分析 假设在平面内有一带电粒子q，质量为m。空间内存在匀强磁场B，方向垂直于平面向内即沿z轴负半轴，以及一个沿y轴负半轴的重力场。带电粒子从磁场内O点释放。 则可直python-集成控制系统无法正常运行
昨天我在这里发布了一个问题：ValueError and odepack.error using integrate.odeint(),我认为已经成功回答了.但是,此后我注意到了两件事. >运行此程序时,它不会趋向于所需的速度vr >当运行程序并随着时间变化而改变角度(代表道路的坡度)时,它并不总是返回所需的速度vr,甚至不会返回python – NumPy odeint输出额外的变量
在Numpy中使用odeint进行模拟期间保存中间变量的最简单方法是什么？ 例如： def dy(y,t) x = np.rand(3,1) return y + x.sum() sim = odeint(dy,0,np.arange(0,1,0.1)) 在模拟过程中保存x中存储数据的最简单方法是什么？理想情况下,在传递给odeint的t参数中指定的点.解决方法python – Scipy odeint给出lsoda警告
我对编码完全不熟悉,我想用数字方法解决这5个微分方程.我拿了一个python template并将它应用到我的案子中.这是我写的简化版： import numpy as np from math import * from matplotlib import rc, font_manager import matplotlib.pyplot as plt from scipy.integrate import odeinpython – 将numba.jit与scipy.integrate.ode一起使用
使用numba.jit加速scipy.integrate的odeint右侧计算工作正常： from scipy.integrate import ode, odeint from numba import jit @jit def rhs(t, X): return 1 X = odeint(rhs, 0, np.linspace(0, 1, 11)) 但是使用像这样的integrate.ode： solver = ode(rhs) solver.set_in