首页 文章

当从ODE求解器调用非线性方程求解器时，fsolve不匹配形状误差

提问于
浏览 次
0

我的函数“par_impl（y）”中有两个非线性方程组，我可以使用scipy.optimize.root独立解决 . 这里“y”是一个参数 . 但我希望从ODE求解器odeint中调用这个系统，以便为“y”的不同值求解它，并与简单的ODE相结合 . 这给了我fsolve不匹配形状错误 .

从scipy.optimize import root import matplotlib.pyplot从scipy.integrate import odeint def par_impl（y）：import functionh（x）：import numpy as np from scipy.optimize import root import matplotlib.pyplot
return [y（x [0] ** 2） - x [1] -23，-4 - y * x [0]（x [1] ** 2）]
sol = root（functionh，[1,1]）

返回sol.x
def dy_dt（y，t）：dydt =（y ** 0.5）par_impl（y）[0]

返回dydt
ls = np.linspace（0,2,50）y_0 = 2 Ps = odeint（dy_dt，y_0，ls）y = Ps [：，0] plt.plot（ls，y，“”，label =“X”） plt.legend（）; plt.figure（）

我得到的错误是：

文件“C：\ Users \ matteo \ AppData \ Local \ Continuum \ anaconda3 \ lib \ site-packages \ scipy \ optimize \ minpack.py”，第41行，在_check_func中引发TypeError（msg）TypeError：fsolve：有一个'func'参数'functionh'的输入和输出形状之间不匹配 . 形状应为（2，），但它是（2,1） .

python scipy shapes mismatch odeint

1 回答

  • 1

    问题是 y 是代码中 len = 1 的列表 . 要访问其元素，您需要在函数中使用 y[0] . 下面是您的代码的工作版本（不显示整个代码）和输出图 .

    from scipy.optimize import root
from scipy.integrate import odeint
# Other plotting and numpy imports

def par_impl(y):
    def functionh(x):
        return [y[0] + (x[0]**2) - x[1] -23, -4 - y[0]*x[0] + (x[1]**2)] # y --> y[0]
    sol = root(functionh, ([1, 1]))
    return sol.x

# dy_dt function here  

# Rest of your code unchanged

plt.plot(ls, y, "+", label="X") 
plt.legend()

    Output

    enter image description here

    回复于

相关问题