我正在尝试在Python中实现耦合微分方程，作为一个新用户，我似乎陷入了困境 . 我使用这个tutorial作为如何解决我的ODE的指南，并查看documentation没有可用
这是我定义函数的地方
def Burnout(t, y, m, nu, S0, V, delta, mu):
S = y[0];
E = [0 for i in range(0,m)]
dEdt = [0 for i in range(0,m)]
for i in range(0,m):
E.append(y[i+1])
P = y[m+1]
dSdt = -nu*S*P*(S/S0)**V
dEdt.append(nu*S*P*(S/S0)**V-m*delta*E[0])
for i in range(1,m):
dEdt.append(m*delta*E[i-1]-m*delta*E[i])
dPdt = m*delta*E[m-1]-mu*P
return [dSdt, *dEdt[0:m], dPdt]
然后，如在教程中，我通过定义初始条件
S0 = N
y0.append(S0)
for i in range (0, m):
E.append(0)
y0.append(E[i])
P0 = Z
y0.append(P0)
其中N和Z是先前定义的东西，E是一个空数组 . 当我最终调用odeint（Burnout，y0，t，args = p）时，我得到一个'float'对象是不可订阅的，指向我在Burnout函数中对S的定义 . 当我将列表传递给odeint时，我对Python为何说我传递了一个浮点数感到困惑 . 有谁看到我做错了什么？提前致谢！
编辑：好的，现在这里是一个最小，完整和可验证的例子，给我同样的错误
从scipy.integrate import odeint导入numpy as np
def Burnout(t, y, m, nu, S0, V, delta, mu):
S = y[0]
E = [0 for i in range(0,m)]
dEdt = [0 for i in range(0,m)]
for i in range(0,m):
E.append(y[i+1])
P = y[m+1]
dSdt = -nu*S*P*(S/S0)**V
dEdt.append(nu*S*P*(S/S0)**V-m*delta*E[0])
for i in range(1,m):
dEdt.append(m*delta*E[i-1]-m*delta*E[i])
dPdt = m*delta*E[m-1]-mu*P
return [dSdt, *dEdt[0:m], dPdt]
V = 2.97
m = 26
delta = 1/6
mu = 1
nu = 10
S0 = 5
t = np.linspace(0,56,100)
y = [10,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,100]
p = (m, nu, V, S0, delta, mu)
print(odeint(Burnout,y,t,args=p))
1 回答
您在ode定义中对参数进行了错误排序 . 在
y之前可以有t，但是你必须定义tfirst = True(see docs) .交换
Burnout定义中的参数可以解决我的问题 .或者，您可以在
odeint调用中定义其他关键字tfirst：