differential-equations

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    ode的主要功能如下所示。 function dxdt = state(t,x,vgth,vgval1,vgval2) vgval=vgval1+vgval2; p=1; k=10^0.7; window1=1-((2*x)-1).^(2*p); dxdt=k*(vgval-vgth+1.2)*window1; end 脚本如下。 step=0.01; t = 0:step:10

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    我试图在Sage笔记本上绘制斜坡场和几个独特的解决方案,但是我的斜坡场与解决方案不匹配。 c = var('c') y = (ln(x)+c)/x show(y) p1 = plot_slope_field(y, (x,0,5), (c,-5,5)) for i in range(-5,5): p1 = p1 + plot(y(c=i),x,0,5, ymin=-5, ymax

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    美好的一天。我感兴趣的解决形式的问题: x_dot = A + F, 用Matlab。数值解算器(ode23/ode45)的用法看起来很简单,但在我的情况下,矩阵A和矢量F是状态相关的。因此,我需要在每个迭代步骤后使用新派生的状态来更新它们。 实际上可以使用ode23/ode45来完成吗?我需要遵循另一条路径吗? 在此先感谢,任何洞察赞赏。

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    XMDS是一个软件包,它允许通过将它们编译为C并以本地机器体系结构允许的最大速度运行它们来解决普通,部分和随机微分方程。 通常情况下,XMDS支持带有GOMP OpenMP库的GCC编译器。 我试图安装XMDS,但每当我运行它,我得到以下错误: Checking for program mpic++ : /Users/dg813/Downloads/XMDS.app/Conten

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    我第一定义函数为DY/DT = Y和dy/dt的= T: function dy=d(y): dy=y end function ddy=dd(t): ddy=t end 然后我分别使用ODE45,: [t,y]=ode45('d',[1 10],1) [t,y]=ode45('dd',[1 10],1) 返回以下错误:使用d 太多输入参数出错。 我的问题是:

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    我试图解决的4个偏微分方程耦合非线性系统,下面的代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.integrate import odeint from odeintw import odeintw # constants global rH, L, q, p, Q, mu rH = 1.0 ; L

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    我想运行求解&将我的ode解决方案绘制为以下三个不同的时间,每次只改变一个初始条件。我想解决q.0 = 16,q.0 = 20,q.0 = 18 (这将是很好,如果这都绘制在矩阵..!在此先感谢) rm(list = ls()) par(mfrow = c(1,1)) D = 6 ; A = pi* D^2/4 ; # ODE solver library(deSolve) p

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    好吧,所以我想写一个实现四阶runge kutta方法的数值近似的微分方程,作为我的数学课程的一部分但也要学习一些编程,但问题是它在近似的每一步中使用这些系数。所以我们从x值和y值开始,它想要为后面的x值找到y值,我给它一个步长,通常为0.1,它在x中向上移动0.1,并给出了一个新的近似值y值,并在这些步骤中的每一个步骤中执行4个近似值,我称之为k1,k2,k3和k4。那么它需要这4个近似值的加权

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    我对任何编码都非常新,并且有很多python问题(python 3)。 我正试图在一篇有关艾滋病的科学论文中重现数字。他们使用了我必须重新创建的模型的计算机模拟。我不断变化的方面,并不断收到不同的错误信息 - 目前是 TypeError: odeint() missing 1 required positional argument: 't' 这是我使用的代码,基于我以前的任务。 #Import

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    明确解决常微分方程 我的两个第一阶微分如下 y1' = -sin(y0) + (gamma)*cos(y0)sin(beta * x) 和 y0' = y1 其中 (theta)'' = y, (theta)' = y1, theta = y0 我原来的方程为 (((d^2)*theta)/dt^2)=-sin(theta)+(gamma)cos(theta)sin(Bx) 从t