这段python代码可以解决一个非耦合微分方程： import numpy as npimport numbasteps = end* 100y = 1
dplot(start,end,steps) 这段代码可以解这个微分方程： dydx= (x - y**2)/2 现在我有了一个耦合微分方程
浏览 46提问于2020-09-09得票数 1
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我有一个耦合方程组:静水平衡方程、质量连续性方程和理想气体的状态方程。在数学语法中，
from scipy.constants import m_p,G,k,pi
from pylab import，我使用了在h, r_atm, p_atm, m_atm = rk4_1(g,f,
浏览 10提问于2015-06-28得票数 2
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我正在尝试数值求解形式的耦合DEs：b'(t) = a(t) / a0(t) - b(t) / b0(t)a0(t) = 1 / (1 + exp(20 * (t - 0.6))对于较大的t值，a0(t)和b0(t)都会变得非常小
浏览 1提问于2019-08-19得票数 0
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很抱歉，这可能看起来是一个相当愚蠢的问题，但我需要问一下，在odeint中求解耦合微分方程时，是否可以只打印最终的输出值？实际上，我正在尝试求解两个关于随机生成的时间间隔的耦合微分方程，并且只得到每个时间间隔的最终输出。
浏览 6提问于2016-07-11得票数 0
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我在Matlab中模拟一个螺线管。我正在评估柱塞运动每一步螺线管的电感L的值。 使用力-行程特性数据，我已经计算了每一步的dL/dx的值，其中x表示柱塞的位置。你能告诉我如何积分dL/dx，这样我就可以得到L的每个值作为x的函数吗？ 感谢和问候，Goutham Sajja
浏览 19提问于2021-04-27得票数 0
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我刚刚开始使用Python绘制微分方程的数值解。我知道如何使用scipy.odeint求解和绘制单个微分方程，但我对微分方程组一无所知。如何绘制下面的耦合系统？
浏览 3提问于2017-03-18得票数 5
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我试图用Python建立一个快速的数值求解器，以解决这个形式的微分问题：其中r是一个常数。
我想在一段时间内整合A，这是我感兴趣的。然而，这是一个复杂的事实，因为dA/dt方程包含另一个变量B，它本身是由ODE /dt描述的。B实际上是一个向量，但我简化了表达式，试图更清楚地突出我的问题。目前，我有一个使用手动欧拉方法的解决方案:即计算dB/dt (然后使用B = B_pre
浏览 0提问于2018-11-04得票数 1
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在我的模型中，每个智能体在每个节拍上求解一个ODE系统。我采用了欧拉法(类似于NetLogo中的系统动力学模型)来求解这些一阶常微分方程。然而，为了获得稳定的解决方案，我被迫使用非常小的时间步长(dt)，这意味着使用这种方法进行模拟的速度非常慢。我很好奇，有没有人有建议可以更快地解决这些常微分方程？我正在考虑实现Runge-Kutta (具有更大的时间步长？)正如
浏览 0提问于2015-04-10得票数 1
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时滞方程的标准近似格式？
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我想为时滞微分方程编写一种近似方法，这在某种程度上是一个利基主题，但我想尝试一下。然而，标准的Euler方法或其他Runge-Kutta方法并不一定符合这一点。怎样才能精确地近似求解时滞方程？
浏览 21提问于2020-12-31得票数 1
有没有办法用matlab求解两个耦合的一个时间变量和两个空间变量的偏微分方程？我看过PDEPE，但这只适用于一个时间和一个空间变量，谢谢。
浏览 2提问于2016-05-18得票数 1
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用C#求解偏微分方程
、、、
我正在做一个项目(C#和.NET框架)，它需要我解决一些偏微分方程。有没有基于.NET框架的特定库可以让我看到，让我的工作变得更简单？
我曾经使用过MATLAb，在那里求解偏微分方程非常简单。
浏览 4提问于2009-09-20得票数 5
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我想用deSolve来求解耦合的偏微分方程，并试图通过用ode求解简单的微分方程来适应这个软件包。我知道y‘= sqrt(1-y^2)的解是sin(t + c)，所以我用启动条件y(0) =0和y(0) = 1测试它，分别得到sin(t)和sin(t + pi/2)。但是解决方案的情节完全不同，而且非常奇怪。
浏览 2提问于2022-07-07得票数 0
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正如标题所示，我正在寻找一个类似的函数，或者是关于如何实现deval在MATLAB中使用Python所做的相同事情的建议。odeint(epidemic_model, init_state, t)plt.ylabel('population') 现在我的任务是找出感染人口的数量和恢复的种群的数量是相同的我会在MATLAB中使用deva
浏览 1提问于2018-05-27得票数 1
在求解如下形式的非线性抛物型偏微分方程时，我遇到了一个问题。(将u_x视为u w.r.t.的区别。(1)_t = a1(U(1)，x)*U(2)_t + b1(U(1)，x，U(3)) =( D1(x，U(1))*U(1)_x )_x + c1( U(1)，U(3))*U(1)_x -(1)如你所见，U(1)，U(2)，U(3)只有两
浏览 3提问于2012-10-23得票数 1
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我需要在Scilab上使用Runge 4(5)来求解这个微分方程：初始条件在以上。间隔和h步骤是：
我不需要执行龙格-库塔。我只需要解决这个问题并在飞机上画出结果：我试着遵循官方"Scilab帮助“中的以下说明：
// Import the diagram and set the ending"SCI/modules/xcos/examples/solvers&#x
浏览 2提问于2018-10-03得票数 0
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方程的确定性和随机性部分
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我正在寻找一种既能解确定性方程又能解随机方程的数值方法。在确定性的情况下，我知道四阶RK方法是一个有价值的方法，非常有效。不幸的是，还没有成功地应用于随机方程(至少据我所知)。现在我想知道的是，是否存在一种数值方法，可以求解这两个方程(大致上，我的意思是，与解析解相比)，在这种情况下，会是什么。例如，一个解析可解的随机方程就是Black-Scholes方程。
浏览 3提问于2018-10-31得票数 0
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一对耦合微分方程，求解两个变量fe和fi。我有来自单独来源的两个曲面图-或数量R_data和S_data，我将其与fe和fi (来自数据)进行对比。在fe的微分方程中，有一个量R，在fi的微分方程中，有一个量S。我想要将R和S的曲面(与微分方程中的fe和fi相比)拟合到我已经有的曲面(R_data和S_data)。我也尝试过使用fminsearc
浏览 2提问于2017-05-10得票数 2
我像往常一样实现了四阶runge-kutta方法，但这一次给出了一个值错误，我想它是用一个返回四个元素的数组的函数来求解两个微分方程的。有人能告诉我我哪里错了吗？要求解的方程如下：我的代码是：import matplotlib.pyplot as plt
M=1.98914e12,0,0,500],float) #init
浏览 2提问于2019-12-15得票数 0
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我已经写了一段代码，用矩阵表示来求解Schrodinger方程。哈密顿量是一个方阵，状态向量是一维数组。我使用的是scipy.integrate中的numpy.matrix类和ode来求解耦合微分方程import numpy as np
现在我遇到了一个问题，因为我的矩阵远远大于10000x10000，并且当同时运行两个脚本时，我遇到了总的RAM内存使
浏览 0提问于2014-12-18得票数 0
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