一个关联某个未知函数本身及其各种阶数的衍生物的等式。
在特定点输出DifferentialEquations.jl
我试图使用Julia的DifferentialEquations.jl。我设法让它工作，但我想知道如何在特定时间点生成输出。文档对此并不清楚，我没有找到......
我需要使用ode45在t = 1,1.5和3处找到解的近似值，然后将解决方案绘制在[0.5,4] %% 7）exp（y）+（t *（exp（y） - sin（y））* y'= 0，y（2）= 1.5％7a）求近似...
我编写了代码，用C ++中的RK-4方法解决Lorenz方程。我必须绘制吸引子图，我在使用RK-4解决3阶一阶耦合微分方程时遇到一些困难......
我有以下两个微分方程y'[t] == k1 * y [t] - k3 * y2 [t] y2'[t] == k2 * y2 [t] - k4 * y [t]我可以解决使用Mathematicas DSolve函数的方程：DSolve [{y'[t] == k1 * y [t] - k3 * ...
我是一个非常新的scilab，并试图了解ODE如何在SCILAB中的二阶ODE工作。我的方程是：（d ^ 2y）/（dt ^ 2）+2 dy / dt + y = 0我想绘制结果。到目前为止我有......
我正在使用包deSolve构建基于R中Lotka-Volterra导数的捕食者 - 食饵模型。我定义了参数，初始状态和时间步长以及模型函数。然后我用...来解决每一个问题
我需要在Scilab上使用Runge-Kytta 4（5）来解决这个微分方程：初始条件在上面。间隔和h步骤是：我不需要实现Runge-Kutta。我只需......
在DifferentialEquations.jl中的n个回调之后是否有一种惯用的方法来终止集成
首先，我使用的是DifferentialEquations.jl库，非常棒！无论如何，我的问题如下：比如说，我有以下微分方程：函数f（du，u，t）......
这是一个简单的逻辑编程和优化练习曲，我是为自己创建的，有点偶然发现它。我有一个简单方案的数值模拟。考虑一些水库（或......
我正在尝试使用ida和assimulo来解决感性问题。解决没有敏感性的问题工作正常，但现在我想在最后时刻以最初的价值感受到......
我在C中有一组微分方程（从一个采用xml输入的工具创建），形式如下：#ifdef ODEs dx [0] = Function1（p [67]，p [64]，p [66]， p [65]，p [23]，x_c [0]，x_c [3]，p [49]）; ...
DifferentialEquations与我的微分方程“无关”
我正试图解决两体微分方程。 DifferentialEquations.jl用于解决我的方程式，没有任何问题，但在某些时候，它开始没有为初始交付...
我正在使用以下形式的ODE：a * dv / dt +（b + k1）* v + c * integral_0-> t_（vdt）= k1 * v1 + k2 * integral_0-> t_（v1dt）I'我试图实现odeint以获得该系统的解决方案，但我不确定......
如何绘制庞加莱部分？ （Duffing Oscillator）
我写了一个程序，成功地显示了Duffing方程的简单极限环。但是，我现在需要为此案例绘制庞加莱部分。我需要拍摄快照......
在python中更改DE的顺序（scipy.integrate.odeint）
我面临微分方程（python）的问题：这是我的DE：m * x“（t）+ d * x'（t）+ k * x（t）= y（t）其中y（t）= Y * sin（w * t）数据：m = 3 d = 79 k = 200000 w = 152 Y = 0.05 t = np.linspace（t_0，t_1，...
我使用预测校正器方法编写了两个用于解决差分问题的代码。第一个也用于解决差分系统，所以基本上它使用大小的向量y ...
我有一个函数来计算1d np.array的有限差分，我想推断为n-d数组。函数是这样的：def fpp_fourth_order_term（U）：“”“返回第二个......
通过Scipy和Numpy使用Python将数据拟合到ODE系统
我在通过Scipy＆Numpy将我的MATLAB代码翻译成Python时遇到了一些麻烦。我被困在如何为我的ODE系统找到最佳参数值（k0和k1）以适应我观察到的十个...
我有一个包含非线性项的5个ODE系统。我试图在一些范围内改变3个参数，以查看哪些参数将产生我正在寻找的必要行为。问题 ...
我有一个依赖于数据矩阵的ODE系统。每个ODE应在其评估中引用不同的数据列。 import numpy as np n_eqns = 20 coeffs = np.random.normal（0,1，（n_eqns，...