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我有以下包含一些颂歌的函数:
myfunction <- function(t, state, parameters) {
with(as.list(c(state, parameters)),{
if (X>20) { # this is an internal threshold!
Y <- 35000
dY <- 0
}else{
dY <- b * (Y-Z)
}
dX <- a*X^6 + Y*Z
dZ <- -X*Y + c*Y - Z
# return the rate of change
list(c(dX, dY, dZ),Y,dY)
})
}
library(deSolve)
parameters <- c(a = -8/3, b = -10, c = 28)
state <- c(X = 1, Y = 1, Z = 1)
times <- seq(0, 10, by = 0.1)
out <- ode(y = state, times = times, func = myfunction, parms = parameters)
out
time X Y Z Y dY
1 0.0 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000 0.00000
2 0.1 1.104670 2.132728 4.470145 2.132728 23.37417
3 0.2 1.783117 6.598806 14.086158 6.598806 74.87351
4 0.3 2.620428 20.325966 42.957134 20.325966 226.31169
5 0.4 3.775597 60.969424 126.920014 60.969424 659.50590
6 0.5 5.358823 176.094907 358.726482 176.094907 1826.31575
7 0.6 7.460841 482.506706 953.270570 482.506706 4707.63864
8 0.7 10.122371 1230.831764 2330.599161 1230.831764 10997.67398
9 0.8 13.279052 2859.284114 5113.458479 2859.284114 22541.74365
10 0.9 16.711405 5912.675147 9823.406760 5912.675147 39107.31613
11 1.0 24.452867 10590.600567 16288.435139 35000.000000 0.00000
12 1.1 25.988924 10590.600567 23476.343542 35000.000000 0.00000
13 1.2 26.572411 10590.600567 26821.703961 35000.000000 0.00000
14 1.3 26.844240 10590.600567 28510.668725 35000.000000 0.00000
15 1.4 26.980647 10590.600567 29391.032472 35000.000000 0.00000
...
最佳答案
考虑解决 ODE 的最简单方法,即 Euler 方法:
state = state+myfunction(t,state,parameters)*h
f(t+h)=f(t) + f'(t) *h
h
是一个小的时间步长,
myfunction
是
f'(t)
f(t)
的衍生物并且只计算导数,它无权访问实际
state
也不是
Y
.两者都在
ode
内部设置使用原则上类似于欧拉的方法:给定
f(t),f'(t),h
的数值它只是更新状态
f(t+h)
.
dY
但无法访问
state["Y"]
.该过程只是操作一个局部变量,它被评估为
35000
在
dX <- a*X^6 + Y*Z
和
dZ <- -X*Y + c*Y - Z
但实际
state["Y"]
在
myfuction
之后被覆盖已返回
ode
内功能。
out[5]
.
关于r - 如何使用内部阈值解决 ODE?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/13154681/
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