ode

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    我正在尝试使用SciLab的ode函数来解决和传热问题。事情是:其中一个参数随时间变化,h(t)。 ODE 我的问题是:如何将参数传递给随时间变化的ode函数?

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    我是Octave的新手,所以我想在创建更复杂的项目之前做一些简单的示例工作。 我想解决ODE dy/dx = a*x+b,但没有成功。下面是代码: %Funzione retta y = a*x + b. Ingressi: vettore valori t; coefficienti a,b clear all; %Inizializza argomenti b = 1; a = 1;

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    我试图在scilab中创建一个异步电动机模型,并显示转速,电流和扭矩如何随时间变化的图形。它看起来很长,但你不需要全部阅读。 fHz = 50; Um = 230; p = 3; we = 2*%pi*fHz/p; wb = 2*%pi*50; Rs = 0.435; Rr = 0.64; Ls = 0.0477; Xls = wb*Ls; // [Ohm] Lr = 0.057

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    我是Python新手,但我在C++和MATLAB方面拥有丰富的经验。 我目前正在编写一个程序来绘制包含dy/dt和dx/dt的非线性系统在相空间中的轨迹。但是,对于更复杂的功能表单,我收到了溢出错误。有什么办法可以绕过这个问题吗?提前致谢! 这是我的代码: fig = plt.figure(figsize=(18,6)) dt = 0.01 def trajectories(): #

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    我写了一个简单的python代码来模拟自适应模糊滑模控制。我的问题是不管我做什么,我得到这个错误。我试图将列表转换为数组等,但没有效果。请帮我解决这个问题。我试图做的是,我创建了一个返回53个元素的函数,然后scipy的ode方法将它整合。 这是我的代码。 PFA- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.in

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    我正在学习R解决一个二阶微分方程(可能使用deSolve包)。这是我写这两个一阶微分方程用Python编写的,并给出以下 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.integrate import odeint def fun(X, t): y , dy , z = X M = np.sq

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    我试图求解方程Iy''+ b | y'| y'+ ky = 0并且将系数拟合到数据。 这是代码我迄今(准备运行): import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.integrate import odeint import pandas as pd from scipy.optimize import curve

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    scilab的哪些图形函数可以通过图中所示的图获得。 plots:-pointplots3d from Maple 在x,y,z坐标是赋函数的结果。 谢谢。 我尝试重现本文中的Scilab Solving Algebraic Equations by the Dragilev Method

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    我使用scipy.integrate.odeint来解决空间和时间维度上的ODE(扩散方程)。我通过有限差异来表达空间导数,所以整个问题都是时间问题。 解算器的工作原理似乎是自动调整时间间隔和总次数(而步数保持不变)。当我将结果与不调整时间间隔的简单FCTS方案进行比较时,它总是看起来不同。 我意识到实际的时间步骤odeint使用是通过infodict['tcur']返回。这是否意味着我总是不得不

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    我有这样的二阶微分方程在Matlab解决其自身的价值: (a + f(t))·(dx/dt)·(d²x/dt²) + g(t) + ((h(t) + i(t)·(d²x/dt² > b·(c-x)))·(dx/dt) + j(t))·(dx/dt)² + k(t)·(t > d) = 0 其中 a,b,c,d是已知常数 f(t),g(t),h(t),i(t),依赖t xj(t),k(t)是已知