我试图用scipy.integrate.RK45()来求解一阶微分方程组。我已经编写出了我希望绘制的模型函数（位移与时间），但RK45()要求该函数有两个参数，即't'和'y'，其中't'是标量，'y'是数组。下面将更好地描述这一点：
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.integrate.RK45.html
我的脚本如下：
import numpy as np
from scipy.integrate import RK45, RK23
def model(t, y):
m = 2
c = 10
k = 1500
if (t >= 0 and t < 0.1):
F = 200 * t
if (t >= 0.1 and t < 0.25):
F = 20
else:
F = 0
E_matrix = [[0, 1], [(-k / m), (-c / m)]]
Q_matrix = [0, F / m]
return E_matrix * X + Q_matrix
time_step = 0.01
t_upper = 0.5
t_lower = 0
initial_conditions = [0, 0]
points_to_plot = RK45(fun=model(t, y), t0=t_lower, y0=initial_conditions, t_bound=t_upper, vectorized=True)下面是我想解决的系统的图片：
我发现很少有这样的例子，因为大多数解决方案都使用odeint()。
这两个参数（t，y）是什么？我如何将它们有效地合并到我的函数中？
1条答案
按热度按时间niknxzdl1#
你已经使用了
t。现在，把def model(t, y):改为def model(t, X):，你也将使用X。注意，t和y是位置参数，你可以在函数中任意调用它们。你还有另一个问题，那就是你把Python列表相乘了！在Python中，与Matlab相反，你需要指定你要生成一个数组：变更
至
和
至
因为
@是NumPy中的矩阵乘积。*执行元素式乘积。编辑：我还没有发现
RK45(fun=model(t, y),调用。这样做，你传递的是t,y处的函数模型的值。你需要给予函数本身：RK45(fun=model, ...