ode

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我收到以下錯誤爲state_type ublas::vector<std::complex<double>>以「密集產出」，但只是runge_kutta_dopri5步進編譯。 C2440 '迴歸'：從升壓\數字\ odeint \步進\ controlled_runge_kutta.hpp不能轉換 '的std ::複雜' 到 '雙' 89 #include <iostream> #inclu

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用於ODE系統的Python編碼

我有一個由一個函數描述的方程組。產品從反應物部分產品打破的細分產品的某一百分比被回收到初始反應物系統繼續提供更多的產品週期正在進行，直到所有的構建極限反應物在非循環產品內或不可用的「損失產品」內鑑於產品組成上沒有變化。我需要進入系統的反應物1的量與進入系統的反應物2的量成正比。因此，當全部反應物1被消耗時，不再消耗反應物2。目前反應物消耗的比例在沒有反應物再循環時是恆定的，但是當反應物

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Python：如何求解一個具有積分項的常微分方程

我不知道這個問題是否已經在SO之前問過了，我會繼續並將它發佈在這裏，我試圖用一個PID來解決一個簡單的系統控制器，我的微分方程系統如下。我基本上試圖編寫非常基本的PID算法。我的控制結構u依賴於誤差項的導數和積分。我對衍生術語沒有任何問題，它是在我的代碼中創建問題的積分術語。如果我在開頭中指定s = 0，並在我的函數中使用它（如我的代碼中所述），該問題就會出現。有沒有辦法繞過它？我試着將s分配給

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Python中的ODE求解器錯誤

我正在使用Spark燃燒引擎模型，並且因爲我使用python來模擬燃燒的一些原因。我試圖使用ODE的解算器，但收益完全超出了現實。我發現圓柱體積的集成是錯誤的。我已經嘗試過使用「odeint」和「ode」解算器，但結果是一樣的。該代碼顯示了Volume與theta的導數並整合以查找音量。我把分析方程進行比較。 OBS：我有一個類似的問題，使用Matlab，但是當我嘗試在三角函數中使用度。當我改變

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scipy ode update set_f_params函數內部設置爲set_solout

將ode與scipy集成時，ode接受的函數參數比t和y更多。例如： def fun(t, y, param1, param2): 以及這些參數的值可以使用set_f_params方法設置。但是，如果還使用set_solout方法並嘗試在此函數內更新set_f_params的參數，則集成將保持不變，就像參數未被修改一樣。如何使用sol_out修改參數？我想受益於dopri5密集輸出，但我需要

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我怎樣才能傳遞額外的輸入參數odeint函數TensorFlow

我有一個系統的常微分方程與外部確定性輸入（控件）和隨機分量。除了初始狀態，我怎樣才能安全地（執行好的代碼樣式）通過tf.contrib.integrate.odeint()將這些額外的輸入參數傳遞給方程？如果有這樣的做法。或者在外部範圍內定義它們並從等式函數中引用它們是迄今爲止唯一的方法？

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odepack.error：額外的參數必須在一個元組中

我遇到了一些與我的頌歌求解器有關的問題，我正在嘗試解決一個SEIR問題，並且不斷得到相同的錯誤，儘管我的代碼基於我的代碼非常相似。我的代碼是： import numpy as np from scipy.integrate import odeint import matplotlib.pyplot as plt # Total population, N. N1 = 55600 #

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matlab中fft，ifft和fftshift的使用

我試圖實現split-step fourier方法來求解光學中的非線性薛定諤方程。它基本上分別對待線性部分和非線性部分。它利用傅里葉變換和時域非線性部分解決了線性部分。下面的代碼從一本書複製： alpha = 0 beta_2 = 1 gamma = 1 T = linspace(-5,5,2^13); delta_T = T(2)-T(1); L = max(size(A));

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Matlab解決ODE時出現內存不足錯誤

我必須在MATLAB中集成8個變量的ODE。我的模擬時間是5e9，時間步長爲0.1。但它顯示內存錯誤。我正在使用i7內核，具有8GB RAM的2.6Ghz CPU。我如何模擬大時間樣本的ODE？

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Python：numpy.linalg.linalg.LinAlgError：奇異矩陣

我想解決一個在scipy.integrate中使用ode求解器的微分方程組。我的問題是，當我的矩陣不應該是單數時，我會得到「奇異矩陣」錯誤。主要問題是當我試圖在我的代碼中找到矩陣B的逆矩陣時。在下面的代碼中，B是3x3矩陣，A是3x1矩陣，U也是3x1矩陣！我該如何解決這個問題？ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from