理解自适应龙格库塔积分器的局部截断误差
我正在实现一个RKF4(5)积分器，但我无法确定我的代码是否工作正常，并且我不理解本地截断错误，或者我的代码是否不工作。 对于代码块的大小，我深表歉意，但在这种情况下，最小可重现示例相当大。 import numpy as np def RKF45(state, derivative_function, h): """ Calculate the next state
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runge-kutta相关内容
N维系统的模龙格-库塔四阶方法的实现
我正在尝试使我的龙格库塔4阶码模块化。我不想每次使用代码时都要编写和声明它，但是在.hpp和.cpp文件中声明它，以便分别使用它。但我遇到了一些问题。一般来说，我想要解一个n维方程组。为此，我使用了两个函数：一个用于方程组，另一个用于龙格-库塔法，如下所示： double F(double t, double x[], int eq) { // System equations
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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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使用 Runge Kutta 4 求解方程组:Matlab
我想在 Matlab 中使用 Runge Kutta 4 方法求解三个微分方程组(不允许使用 Ode45). 经过长时间的查找，我在网上找到的要么是无法理解的示例，要么是根本不包含示例的一般解释.我想要一个关于如何正确实施我的解决方案的具体例子，或者我可以建立的类似问题的解决方案. 我已经走了很远；我当前的代码在大多数组件上输出了一个包含 2 个正确小数的矩阵，我对此非常满意.
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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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有没有更好的方法来使用 Scipy 的 solve_ivp() 在 Python 中模拟 PID 控制?
我正在解决家庭作业问题.我正在尝试使用 Scipy 的 integrate.solve_ivp() 函数在 Python 中模拟 PID 控制. 我的方法是在函数的右侧运行 PID 代码，使用全局变量并在每个时间步的末尾将它们附加到全局矩阵，如下所示: solution =integrate.solve_ivp(rhs, tspan, init, t_eval=teval) 这是我的代码
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求解二阶 ODES 的 Runge-Kutta 四阶方法
我正在尝试做一个简单的谐振子示例，它将通过 Runge-Kutta 4 阶方法解决.要求解的二阶常微分方程 (ODE) 和初始条件为: y'' + y = 0 y(0) = 0 和 y'(0) = 1/pi 范围在 0 到 1 之间，有 100 步.我将我的二阶 ODE 分成两个一阶 ODE，使用 u 作为辅助变量: y' = u u' = -y 解析解为正弦
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Python中非线性二阶常微分方程的Rk4积分器
我在我大学的一个项目中，我必须使用 Python 实现 Runge-Kutta 4 阶积分器.我知道我可以使用例如 Sympy，但这里的目标是实现该方法，代码已准备好用 Fortran 语言编写，所以基本上我有一个包含正确解决方案值的数据库，我必须在我的代码中获得类似的解决方案.但是，我们有一些问题；我使用线性方程(一阶和二阶)做了几次相同的事情，但这是牛顿万有引力定律中的二阶非线性方程.代码没有
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如何使用 Runge-Kutta 四阶(Matlab)执行自适应步长?
对我来说，估计的 hstep 似乎需要很长时间和长时间的迭代才能收敛.我用第一个 ODE 尝试过.基本上，您执行具有 h/2 步长的 RK4 之间的差异.请注意，要达到相同的时间步长值，您必须在 h/2 的两个时间步长后使用 y 值，以便它也达到 h. frhs=@(x,y) x.^2*y; 我的代码正确吗? clear all;close all;clcc=[];我=1;U_saved=[
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Runge-Kutta 4th order 使用 Python 解决二阶 ODE 系统
我正在尝试通过 runge-kutta 4 阶方法在数值上求解两个 ode 的系统.初始系统:系统解决: 而且我有非常奇怪的解决方案图...我有: 正确的图形: 我在我的 runge-kutta 中找不到问题.请帮帮我. 我的代码在这里: dt = 0.04#初始条件t.append(0)zdot.append(0)z.append(A)thetadot.append(0
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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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使用RK4进行仿真，在仿真过程中更新ODE变量
问题: 我目前正在制作一个python应用，用于模拟一组依赖于变量的耦合的常微分方程组，我们将其称为"X". 至于现在，我基本上是在给定的时间内用 RK4 模拟这组 ODE，然后我在动画图上绘制图形，并在 tkinter 中嵌入了“matplotlib 动画". 事实是，我希望能够在求解方程时修改“X"，以便在我们修改此变量时模拟可以改变. 上下文: 解决方案从那时起
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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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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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几次迭代后，四阶Runge–Kutta方法(RK4)崩溃
我正在尝试解决: x'= 60 * x-0.2 * x * y;y'= 0.01 * x * y-100 * y; 使用四阶Runge-Kutta算法. 起点: x(0)= 8000，y(0)= 300 范围: [0,15] 这是完整的功能: 函数[xx yy time r] = rk4_m(x，y，step)A = 0;B = 15；h =步长；迭代= 0;t =抽动xh2
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朱莉娅挑战-FitzHugh–Nagumo模型PDE Runge-Kutta解算器
我是Julia编程语言的新手，所以我不太了解如何优化代码.我听说Julia与Python相比应该更快，但是我写了一个简单的 Julia代码来解决FitzHugh – Nagumo模型，它似乎没有比Python快. FitzHugh–Nagumo模型方程为: function FHN_equation(u,v,a0,a1,d,eps,dx) u_t = u - u.^3 - v +
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如何创建一个具有2维的单个矢量?
我已经将运动方程式(牛顿定律)用于简单的弹簧和质量场景，将其结合到给定的第二ODE方程y"中. +(k/m)x = 0; y(0)= 3; y'(0)= 0. 然后我能够运行一个代码，该代码可以计算精确解决方案并将其与Runge-Kutta方法解决方案进行比较. 它工作正常...但是，最近，我被要求不要将我的'x'和'v'值分开，而是使用具有两个维度(即'x'和'v '可以由x(1)和
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Python 2.7 Runge Kutta Orbit GUI
我正在尝试使用Tkinter在Python中创建GUI，以使用Runge-Kutta方法绘制质量轨道的轨迹.我的GUI工作正常，但是我的问题是，无论我向GUI输入什么值，它都只能绘制一条直线. 我希望有人能向我展示GUI中我的功能出了什么问题，以便它实际上能正确绘制出轨迹. def calcPath(self): M = float(self.entM.get()) m =
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如何使用scipy.integrate设置固定步长?
我正在寻找一种设置固定步长的方法，以通过Python中的Runge-Kutta方法解决我的初值问题.因此，如何告诉scipy.integrate.RK45对其集成过程进行恒定的更新(步长)? 非常感谢您. 解决方案 为Dormand-Prince RK45方法编写Butcher表很容易. 0 1/5 | 1/5 3/10 | 3/40 9/40 4/5
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如何在Python中将函数传递给函数?
我是Python的初学者/中级.我已将四阶Runge-Kutta方法(RK4)编码为Python.它基本上是在解决钟摆问题，但这不是重点. 我想通过以下方式改进RK4方法:我希望能够将函数f直接传递给RK4函数，即RK4(y_0，n，h)应该变成RK4(f，y_0，n， H).这将具有很大的优势，那就是我可以将RK4用于描述其他系统的其他f函数，而不仅仅是这个钟摆. 我一直在尝试将简单
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