Monod生长/降解方程对实验数据的曲线拟合
因此，这里面临的问题是Monod方程与实验数据的曲线拟合。细菌生长和降解有机碳的模型如下： dx/dt=(u*S*X)/(K+S) ds/dt=((-1/Y)*u*S*X)/(K+S) 这些方程使用scipy odeint函数求解。积分后的结果存储在两个向量中，一个用于生长，另一个用于降解。下一步是将该模型与实验观测数据进行曲线拟合，并估计模型参数：U、K和Y。一旦运行代码，就会
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从渐近性出发求解二阶微分方程组
我正在做一个多自由度动力学问题，使用的是二阶拉格朗日方程。我用渐近解出了运动方程。现在这些方程在计算导数后变得相当长，尽管符号简化不能进一步简化它。我的问题实际上是如何从这里解决这个三个二阶颂歌的系统。我不知道如何转换这些公式，这样它们才能与scipy.odeint()一起使用。我想到了替换，但有很多符号。所以我在搜索phi0，phi1和phi2，以及它们的一阶和二阶导数。初始条件都是phi[0]
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用PYTHON中的RK4实现伪谱方法
我用伪谱方法求解KdV方程u_t + u*u_x + u_xxx = 0。经过傅立叶变换简化后，我得到了两个含两个变量的方程： uhat = vhat * exp(-i*k^3*t) d(vhat)/dt =-0.5i * k * exp(-i*k^3*t)*F[u^2] 其中F表示傅里叶变换，uhat = F[u], vhat = F[v] 我想最终用RK4来求解。现在我得到
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如何评估 SymPy 在初始条件下给出的常数?
如何从 SymPy 给我的微分方程的解中计算常数 C1 和 C2?有初始条件 f(0)=0 和 f(pi/2)=3. >>>从同情进口*>>>f = 函数('f')>>>x = 符号('x')>>>dsolve(f(x).diff(x,2)+f(x),f(x))f(x) == C1*sin(x) + C2*cos(x) 我尝试了一些 ics 的东西，但它不起作用.示例: >>>dsolve(
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两体问题中的 Python 欧拉方法实现不起作用
我目前正在尝试解决两体问题，然后我可以升级到更多行星，但它不起作用.它正在输出我不可能的位置.有谁知道是什么原因造成的? 这是我使用的代码: 天 = 60*60*24# 常量G = 6.67408e-11dt = 0.1*天au = 1.496e11t = 0类 CelBody:def __init__(self, id, name, x0, y0, z0, vx0, vy0, vz0,
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ODE45 和 Runge-Kutta 方法与解析解相比的绝对误差
如果有人可以帮助解决以下问题，我将不胜感激.我有以下 ODE: dr/dt = 4*exp(0.8*t) - 0.5*r ,r(0)=2, t[0,1] (1) 我以两种不同的方式解决了 (1).通过Runge-Kutta 方法(四阶)和ode45 在Matlab 中.我将这两个结果与解析解进行了比较，解析解为: r(t) = 4/1.3 (exp(0.8*t) - exp(-0.5*t))
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如何使用SymPy在给定一阶导数的情况下找到第n阶导数?
给定一些 f 和微分方程 x'(t) = f(x(t))，我如何计算 x(n)(t) 在 x(t) 方面? 例如，给定 f(x(t)) = sin(x(t)),我想获得 x(3)(t) = (cos(x(t))2 − sin(x(t))2) sin(x(t)). 到目前为止我已经尝试过 >>>从 sympy 导入差异，罪>>>从 sympy.abc 导入 x, t>>>差异(罪(x(
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如何根据 Python 中数据集的最佳拟合确定微分方程的未知参数?
我正在尝试使用 python 将不同的微分方程拟合到给定的数据集.为此，我分别使用了 scipy 包和 solve_ivp 函数.只要我对微分方程中包含的参数(b = 0.005)有一个粗略的估计，这对我来说很好用，例如: 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt从 scipy.integrate 导入 solve_ivp将 numpy 导入为 np定义 f(x, y, b):dy
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如何阻止我的 Runge-Kutta2 (Heun) 方法爆炸?
我目前正在尝试编写一些 python 代码来解决一阶 ODE 的任意系统，使用由值 alpha、gamma(两个维度为 m 的向量)和 beta(下三角矩阵)定义的通用显式 Runge-Kutta 方法由用户传入的 Butcher 表的维度 (mxm).我的代码似乎适用于单个 ODE，已经在几个不同的示例上对其进行了测试，但我正在努力将我的代码推广到向量值 ODE(即系统). 特别是，我尝试
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RK4 Python解释
我想将在网上找到的RK4的实现用于某些事情，但是我很难理解在网上找到的实现.例如: def rk4(f，x0，y0，x1，n):vx = [0] *(n + 1)vy = [0] *(n + 1)h =(x1-x0)/浮点数(n)vx [0] = x = x0vy [0] = y = y0对于范围(1，n + 1)中的i:k1 = h * f(x，y)k2 = h * f(x + 0.5 *
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确认(x + d/dx)exp(-x ^ 2/2)= 0
我写了一个小代码，用于验证(x + d/dx)exp(-x ^ 2/2)= 0 .想法是使用具有足够大的 L 的傅里叶级数 exp(2 * pi j n x/L)来表示高斯并在那里进行运算. Matlab中的算法如下: function [] =验证ε= 0.05;％步长数值积分N = 40；傅里叶系数的百分比L = 30；％窗长数值积分傅里叶基础X = -L/2:ε:L/2；％ 网格x
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gsl gnu求解一阶常微分方程
我访问了gnu gsl网站，但在那里找不到用于求解微分方程的例子，这一点都非常直观(特别是因为它使用的是二阶微分方程). https://www.gnu.org/software/gsl/manual/html_node/ODE-Example-programs.html#ODE-Example-programs 有人可以指导您在哪里找到描述性指南，以解决一个非常简单的一阶微分方程. 例如，
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对每个网格单元应用一组常微分方程
我正在开发一种基于主体的模型，以模拟传染病在由栖息地多边形(或相连细胞团)组成的异质景观中的传播.为了简化模型，我考虑了包含每个像元的多边形ID的栖息地网格(或栅格).此外，我还具有与每个多边形ID相关的流行病学参数.在每个时间步中，参数值在面中都会变化.因此，数据帧 landscape (请参见下文)在每个时间步都更新.这是t = 0时的示例: landscape
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追加列表仅保存python 3中的最后一项
在这里，我为我最新的计算物理学决赛(已经评分)编写了一个代码.在此代码中，有一个名为u_xt的变量，该变量在每个时间步t收集分布u(x).在使用有限差分方法计算新曲线的形状之后，我使用了附加函数(并尝试了在每个步骤中创建数组并分配第n个元素的路线)并获得最终曲线(在t = t_upper处)对于n> = 1的u_xt [n]的所有值，u_xt [0]是初始曲线. 我不知道为什么. #动画改
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SciPy:solve_bvp问题二阶差异.情商
试图解决二阶差异.eq.有两个边界条件，但我尝试的任何方法似乎都没有用，而且我找不到包含与表达式中所用术语完全/相似的术语的教程，至少对我而言，scipy文档并未真正说明如何使用清楚地是resolve_bvp. 我有一个等式:y''+ 2/r * y'= A * y + b * y ^ 3其中y是r的函数. 我将其重写如下: y1 = y(r) y2 = y1' 所以
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C ++中的微分方程，Runge Kutta方法的问题
我用c ++编写了一个程序，可以解决微分方程.问题是，它似乎不能与ROOT一起很好地工作.它可以编译，但是当我执行时，这就是我得到的: ***打破***细分违规===========================================================发生了车祸.这是所有线程的整个堆栈跟踪:=======================================
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线性混合自然样条模型在峰值速度下的个体年龄
该线程继续从线性混合样条模型中获取特定于受试者的峰值速度和年龄，以峰值速度值./p> 我正在为具有年龄的自然样条函数的线性混合效果模型拟合.我想通过区分样条曲线项来估计数据集中每个人的峰值速度(apv-年)和峰值速度(pv-克)的年龄.该模型包括一个随机的年龄二次方斜率. 我如何估算个人特定的apv和pv?我正在使用 SplinesUtils 包. 示例数据: dat
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resolve_ivp微分方程求解器，不对所有返回值进行积分的方法?
嘿，我有一个给出差分返回值的模型.而且还有一个非微分(z)的值 def模型(t，f):x = f [0]y = f [1]dx_dt = 2x * ydy_dt = x ** 3z = 2 * x返回dx_dt，dy_dt，z 我的求解器可以求解这些方程，并在各自的时间值处给我x和y. t = np.linspace(0，10，100)f0 = [2，1，0]结果= solve_ivp
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在python中解决边值问题DE
我正在尝试解决以下DE: dx'= cos(a)dy'=罪(a)dF'=-b * x * cos(a)+ sin(a)da'=(b * x * sin(a)+ cos(a))/F 符合条件: x(0)= y(0)= x(1)= 0y(1)= 0.6F(0)= 0.38a(0)= -0.5 我尝试遵循类似的问题，但我只是做不到得到它的工作.我的F(0)和a(0)是否完全关闭，我什至不
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洛伦兹吸引子与Runge-Kutta蟒蛇
您好，我必须编写一个python函数以使用Runge-Kutta 2cond级来求解Lorenz微分方程
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