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我正在尝试使用 odeint 来解决问题。我的代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import odeint
eta=1.24e-9/2
def fun(x):
f=1.05e-8*eta*x**(1.5)*np.exp(13.6/x)
return (np.sqrt(1.+4*f)-1)/2./f
x=np.arange(0,1,0.001)
y=odeint(fun,x,0)[0]
plt.plot(x,y)
plt.plot(x,x)
plt.show()
如果两条曲线相同,显然是错误的。如果我绘制该函数,它将看起来像一个阶梯函数,它在大约 0.3 之前非常非常小,然后呈指数上升到 1。你能帮我找出它有什么问题吗?谢谢!
最佳答案
您的代码有几个问题,如果您阅读 docstring for odeint
,您可能可以自己解决其中的大部分问题更仔细。
为了帮助您入门,以下是使用 odeint
求解标量微分方程的简单示例。我不会尝试理解(并可能调试)您的函数,而是使用一个非常简单的等式。我将求解方程 dy/dt = a * y,初始条件为 y(0) = 100。一旦您使这个示例正常运行,您可以修改 fun
来解决您的问题。
import numpy as np
from scipy.integrate import odeint
import matplotlib.pyplot as plt
def fun(y, t, a):
"""Define the right-hand side of equation dy/dt = a*y"""
f = a * y
return f
# Initial condition
y0 = 100.0
# Times at which the solution is to be computed.
t = np.linspace(0, 1, 51)
# Parameter value to use in `fun`.
a = -2.5
# Solve the equation.
y = odeint(fun, y0, t, args=(a,))
# Plot the solution. `odeint` is generally used to solve a system
# of equations, so it returns an array with shape (len(t), len(y0)).
# In this case, len(y0) is 1, so y[:,0] gives us the solution.
plt.plot(t, y[:,0])
plt.xlabel('t')
plt.ylabel('y')
plt.show()
这是情节:
可以在 SciPy Cookbook 中找到使用 odeint
的更复杂的示例(向下滚动到标有“常微分方程”的项目符号)。
关于python - 在 python 中使用 scipy.integrate.odeint 时遇到问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16001341/
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