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scipy ode更新集合_f_参数内部函数集合为集合_solout

scientific-computing ode scipy python

Alex__S12 · 技术社区 · 9 年前

将ode与scipy集成时,ode接受的函数的参数多于t和y。例如:

def fun(t, y, param1, param2):

这些参数的值可以使用 set_f_params

然而,当使用 set_solout 方法并尝试使用更新参数在该函数中,积分保持不变,就好像没有修改参数一样。

我想从dopri5密集输出中受益

下面显示了一个最小示例。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import ode

def fun(t, x, param):
    return x - param

def f_param(t):
    return t

ode1 = ode(fun).set_integrator('dopri5').set_initial_value([10.0])
ode1.set_f_params(f_param(0))
results1 = ([], [])

ode2 = ode(fun).set_integrator('dopri5').set_initial_value([10.0])
ode2.set_f_params(f_param(0))
results2 = ([], [])

def callback1(t, x):
    results1[0].append(t)
    results1[1].append(x.copy())

def callback2(t, x):
    results2[0].append(t)
    results2[1].append(x.copy())
    ode2.set_f_params(f_param(t))

ode1.set_solout(callback1)
ode2.set_solout(callback2)

ode1.integrate(3)
ode2.integrate(3)

plt.plot(results1[0], results1[1], 'o-', alpha=0.7, label='ode1')
plt.plot(results2[0], results2[1], '.--', label='ode2')
plt.legend()

结果如下所示:

2 回复 | 直到 9 年前

astrojuanlu 9 年前

这就是一个人要做的 the new ODE solvers

from functools import partial

import numpy as np
from scipy.integrate import solve_ivp

import matplotlib.pyplot as plt


def fun_fixed(t, x, param):
    return x - param

sol_fixed = solve_ivp(
    partial(fun_fixed, param=0), (0, 3), [10.0], dense_output=True)

def fun_param(t, x, fun):
    return -x + fun(t)

def f_param(t):
    return t

sol_param = solve_ivp(
    partial(fun_param, fun=f_param), (0, 3), [10.0], dense_output=True)

t = np.linspace(0, 3, num=16)

plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(t, sol_fixed.sol(t)[0], 'o-', alpha=0.7, label='ode1')
plt.plot(t, sol_param.sol(t)[0], 's-.', label='ode3')
plt.legend()

Alex__S12 9 年前

受@Wrzlprmft注释的启发,如果参数不是常数,则不使用参数更安全,并在要更新的函数中直接调用更新参数的函数。正如他所说,这意味着:

def fun(t, x):
    return x - f_param(t)

f_param 在这种情况下),可能无法在要集成的函数的命名空间中访问( fun 在上述示例中)。因此,将函数设置为要集成和使用的函数的参数更方便 set_f_params

作为问题代码的延续:

def fun3(t, x, fun):
return -x + fun(t)

def fun4(t, x):
    return -x + t 

ode3 = ode(fun3).set_integrator('dopri5').set_initial_value([10.0])
ode3.set_f_params(f_param)
results3 = ([], [])

ode4 = ode(fun4).set_integrator('dopri5').set_initial_value([10.0])
results4 = ([], [])

def callback3(t, x):
    results3[0].append(t)
    results3[1].append(x.copy())

def callback4(t, x):
    results4[0].append(t)
    results4[1].append(x.copy())

ode3.set_solout(callback3)
ode4.set_solout(callback4)

ode3.integrate(3)
ode4.integrate(3)

plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(results1[0], results1[1], 'o-', alpha=0.7, label='ode1')
plt.plot(results2[0], results2[1], '.--', label='ode2')
plt.plot(results3[0], results3[1], 's-.', label='ode3')
plt.plot(results4[0], results4[1], '^-.', label='ode3')
plt.legend()