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我想解这个微分方程:
y′′+2y′+2y=cos(2x) 初始条件:
import numpy as np
from scipy.integrate import odeint
import matplotlib.pyplot as plt
def dU_dx(U, x):
return [U[1], -2*U[1] - 2*U[0] + np.cos(2*x)]
U0 = [1,0]
xs = np.linspace(0, 10, 200)
Us = odeint(dU_dx, U0, xs)
ys = Us[:,0]
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.title("Damped harmonic oscillator")
plt.plot(xs,ys);
最佳答案
您的初始条件不是,因为它们在两个不同的点给出值。这些都是边界条件。
def bc1(u1,u2): return [u1[0]-2.0,u2[1]-0.5]
def bc2(u1,u2): return [u1[1]-1.0,u2[1]-0.8]
def bc3(u1,u2): return [u1[0]-0.0,u2[0]-1.0]
您需要一个 BVP 求解器来解决这些边界值问题。
def shoot(b): return odeint(dU_dx,[2,b],[1,2])[-1,1]-0.5
b = fsolve(shoot,0)
T = linspace(1,2,N)
U = odeint(dU_dx,[2,b],T)
或使用割线方法代替
scipy.optimize.fsolve
,因为问题是线性的,这应该收敛于 1,最多 2 步。
scipy.integrate.solve_bvp
求解器(可能比问题更新?)。您的任务类似于记录的示例。请注意,ODE 函数中的参数顺序会在所有其他求解器中切换,即使在
odeint
中也是如此。您可以提供选项
tfirst=True
.
def dudx(x,u): return [u[1], np.cos(2*x)-2*(u[1]+u[0])]
solve_bvp
生成的解决方案,节点是积分区间的自动生成的分割,它们的密度表明 ODE 在该区域中的“非平坦”程度。
xplot=np.linspace(1,2,161)
for k,bc in enumerate([bc1,bc2,bc3]):
res = solve_bvp(dudx, bc, [1.0,2.0], [[0,0],[0,0]], tol=1e-5)
print res.message
l,=plt.plot(res.x,res.y[0],'x')
c = l.get_color()
plt.plot(xplot, res.sol(xplot)[0],c=c, label="%d."%(k+1))
x=0
处使用初始值的拍摄方法生成的解决方案作为未知参数,然后获得区间
[0,3]
的解轨迹.
x = np.linspace(0,3,301)
for k,bc in enumerate([bc1,bc2,bc3]):
def shoot(u0): u = odeint(dudx,u0,[0,1,2],tfirst=True); return bc(u[1],u[2])
u0 = fsolve(shoot,[0,0])
u = odeint(dudx,u0,x,tfirst=True);
l, = plt.plot(x, u[:,0], label="%d."%(k+1))
c = l.get_color()
plt.plot(x[::100],u[::100,0],'x',c=c)
关于python:求解微分方程的初始条件,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49964702/
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