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python - 使用 Python 的耦合微分方程

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 23:08:23 24 4
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我正在尝试使用 python 求解测地线轨道方程系统。它们是耦合的普通方程。我尝试了不同的方法,但它们都给我一个错误的形状(在绘制 r 和 phi 时,形状应该是一些周期函数)。关于如何做到这一点的任何想法?
这是我的常数

G = 4.30091252525 * (pow(10, -3)) #Gravitational constant in (parsec*km^2)/(Ms*sec^2)
c = 0.0020053761 #speed of light , AU/sec
M = 170000 #mass of the central body, in solar masses
m = 10 #mass of the orbiting body, in solar masses
rs = 2 * G * M / pow(c, 2) #Schwarzschild radius
Lz= 0.000024 #Angular momemntum
h = Lz / m #Just the constant in equation
E= 1.715488e-007 #energy

初始条件为:
Y(0) = rs
Phi(0) = math.pi

轨道方程

image

我尝试这样做的方式:
def rhs(t, u):
Y, phi = u
dY = np.sqrt((E**2 / (m**2 * c**2) - (1 - rs / Y) * (c**2 + h**2 / Y**2)))
dphi = L / Y**2
return [dY, dphi]

Y0 = np.array([rs,math.pi])
sol = solve_ivp(rhs, [1, 1000], Y0, method='Radau', dense_output=True)

最佳答案

似乎您正在查看在 Schwarzschild 引力中移动的物体的测地线方程的不变平面中的空间坐标。
可以使用许多不同的方法,这些方法尽可能多地保留模型的基本几何结构,例如辛几何积分器或微扰理论。正如 Lutz Lehmann 在评论中指出的那样,'solve_ivp' 的默认方法默认使用 Dormand-Prince (4)5 步进器,它利用外推模式,即 5 阶步进器,步长选择由阶 4 步的误差估计。
警告:您对 Y 的初始条件等于 Schwarzschild 的半径,所以这些方程可能会失败或需要特殊处理(尤其是方程的时间分量,你没有包括在这里!)可能你必须切换到不同的坐标,以消除平视界的奇点.此外,解可能不是周期曲线,而是准周期的,因此它们可能无法很好地闭合。
对于快速而肮脏的处理,但可能是相当准确的处理,我会区分第一个方程

(dr / dtau)^2 = (E2_mc2 - c2) + (2*GM)/r - (h^2)/(r^2) + (r_schw*h^2)/(r^3)
关于适当的时间 tau ,然后抵消一阶导数 dr / dtau关于 r在两边,并最终得到一个方程,半径为 r 的二阶导数在左边。然后把这个二阶导数方程变成一对一阶导数方程 r及其变化率 v , IE
dphi / dtau = h / (r^2)
dr / dtau = v
dv / dtau = - GM / (r^2) + h^2 / (r^3) - 3*r_schw*(h^2) / (2*r^4)
并从 r 的原始方程计算及其一阶导数 dr / dtau变化率的初始值 v = dr / dtau ,即我会解决 v带有 r=r0 的方程:
(v0)^2 = (E2_mc2 - c2) + (2*GM)/r0 - (h^2)/(r0^2) + (r_schw*h^2)/(r0^3)
也许像这样的某种python代码可以工作:
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import solve_ivp
#from ode_helpers import state_plotter

# u = [phi, Y, V, t] or if time is excluded
# u = [phi, Y, V]
def f(tau, u, param):
E2_mc2, c2, GM, h, r_schw = param
Y = u[1]
f_phi = h / (Y**2)
f_Y = u[2] # this is the dr / dt auxiliary equation
f_V = - GM / (Y**2) + h**2 / (Y**3) - 3*r_schw*(h**2) / (2*Y**4)
#f_time = (E2_mc2 * Y) / (Y - r_schw) # this is the equation of the time coordinate
return [f_phi, f_Y, f_V] # or [f_phi, f_Y, f_V, f_time]

# from the initial value for r = Y0 and given energy E,
# calculate the initial rate of change dr / dtau = V0
def ivp(Y0, param, sign):
E2_mc2, c2, GM, h, r_schw = param
V0 = math.sqrt((E2_mc2 - c2) + (2*GM)/Y0 - (h**2)/(Y0**2) + (r_schw*h**2)/(Y0**3))
return sign*V0

G = 4.30091252525 * (pow(10, -3)) #Gravitational constant in (parsec*km^2)/(Ms*sec^2)
c = 0.0020053761 #speed of light , AU/sec
M = 170000 #mass of the central body, in solar masses
m = 10 #mass of the orbiting body, in solar masses
Lz= 0.000024 #Angular momemntum
h = Lz / m #Just the constant in equation
E= 1.715488e-007 #energy

c2 = c**2
E2_mc2 = (E**2) / (c2*m**2)
GM = G*M
r_schw = 2*GM / c2

param = [E2_mc2, c2, GM, h, r_schw]
Y0 = r_schw
sign = 1 # or -1
V0 = ivp(Y0, param, sign)

tau_span = np.linspace(1, 1000, num=1000)
u0 = [math.pi, Y0, V0]

sol = solve_ivp(lambda tau, u: f(tau, u, param), [1, 1000], u0, t_eval=tau_span)

仔细检查方程,错误和不准确是可能的。

关于python - 使用 Python 的耦合微分方程,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60783738/

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