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t, C1, C2= symbols("t C1 C2")
x, y = symbols("x y", cls = Function, Function = True)
eq1 = Eq(3 * diff(x(t), t), y(t))
eq2 = Eq(diff(y(t),t), - 3 * y(t) - 15 * x(t) + 4 * 1)
soln = dsolve((eq1, eq2), ics = {x: 5, y: 0})
soln
效果很好。然而
t, C1, C2= symbols("t C1 C2")
x, y = symbols("x y", cls = Function, Function = True)
ics = {x: 5, y: 0}
eq1 = Eq(3 * diff(x(t), t), y(t))
eq2 = Eq(diff(y(t),t), - 3 * y(t) - 15 * x(t) + 4 * 1)
def solve_ode_ivp(eq1, eq2, ics):
soln = dsolve((eq1, eq2), ics)
return soln
solve_ode_ivp(eq1, eq2, ics)
给出错误信息 TypeError: unhashable type: 'dict'。 ics 有问题,但我不知道为什么以及如何修改 solve_ode_ivp 才能正常工作。
最佳答案
在第一个版本中键入 ics= {x:5 , y: 0}
时,您指定可选参数 ics 将此字典作为值,在第二个版本中,您将其作为第二个参数(不是ics)
你可以改成这样:
t, C1, C2= symbols("t C1 C2")
x, y = symbols("x y", cls = Function, Function = True)
ics = {x: 5, y: 0}
eq1 = Eq(3 * diff(x(t), t), y(t))
eq2 = Eq(diff(y(t),t), - 3 * y(t) - 15 * x(t) + 4 * 1)
def solve_ode_ivp(eq1, eq2, ics):
soln = dsolve((eq1, eq2), ics=ics)
return soln
solve_ode_ivp(eq1, eq2, ics)
关于python-3.x - 在用户定义的函数中通过 Sympy 求解线性微分方程组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55438838/
已结束。此问题正在寻求书籍、工具、软件库等的推荐。它不满足Stack Overflow guidelines 。目前不接受答案。 我们不允许提出寻求书籍、工具、软件库等推荐的问题。您可以编辑问题,以便
Julia的新手,试图测试ODE求解器的速度。我在本教程中使用了Lorenz方程 using DifferentialEquations using Plots function lorenz(t,u
我来这里是因为我一直在尝试使用 sympy 求解微分方程,不幸的是到目前为止我还没有成功。到目前为止我所做的是: 1)插入微分方程,赋值并求解: import sympy as sp from IPy
我不知道问这个地方是否合适,因为我的问题是关于如何使用微分方程增长和衰减方法计算计算机科学算法的复杂性。 我想证明的算法是二分查找排序数组,其复杂度为log2(n) 算法说:如果要搜索的目标值等于中间
我想知道是否有人可以帮助我使用 MatLab 求解 Lotka-Volterra 方程。我的代码似乎不起作用。我执行以下操作: 第 1 步 - 我创建了一个名为 pred_prey_odes.m 的文
我是一名优秀的程序员,十分优秀!