用odeint求解python中的微分方程[关闭]-Java 学习之路

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我试图解决微分方程R·（dq / dt）（q / C）= Vi·sin（w·t），所以我有这个代码：

import numpy as np
from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt
from math import pi, sin 
from scipy.integrate import odeint
C=10e-9
R=1000 #Ohmios
Vi=10 #V
w=2*pi*1000 #Hz
fc=1/(2*pi*R*C)
print fc
def der (q,t,args=(C,R,Vi,w)):
     I=((Vi/R)*sin(w*t))-(q/(R*C))
     return I

好的，所以我有这个，现在我要将它与odeint集成

a, b, ni = 0.0, 10.0, 1
tp=np.linspace(a, b, ni+1)
p=odeint(der, 0.0, tp)
print p

但我认为有些不对劲 . 我的主要目标是获得q（t），然后将其除以C得到Vc .

Vc=p/C
print Vc

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这里有一些问题：

正如评论者所指出的那样，python2中的分区在分割期间不会将整数转换为浮点数 . 所以你要确保你的参数是浮点数：
```
C=10e-9
 R=1000.0 #Ohmios
 Vi=10.0 #V
 w=2*pi*1000.0 #Hz
```
现在，对于您正在做的事情，您并不需要将这些参数作为参数 . 让我们开始更简单，只需将衍生物用作全局变量：
```
def der (q,t):
    I=((Vi/R)*sin(w*t))-(q/(R*C))
    return I
```
接下来，你的空间只有起点和终点，因为你是1！让我们设置ni更高，比如1000：
```
a, b, ni = 0.0, 10.0, 1000
tp=np.linspace(a, b, ni+1)
p=odeint(der, 0, tp)
plt.plot(tp,p) # let's plot instead of print; print p
```
你会注意到这仍然不能很好地工作 . 您的驱动信号为1000 Hz，因此您需要更多的点或更小的数据范围 . 让我们尝试从0到0.02，1000点，每振荡50点：
```
a, b, ni = 0.0, 0.02, 1000
tp=np.linspace(a, b, ni+1)
p=odeint(der, 0, tp)
plt.plot(tp,p) # let's plot instead of print; print p
```
但这仍然是不稳定的！为什么？因为像这样的大多数颂歌解决方案都具有相对和绝对误差容限 . 在numpy中，这些都默认设置为1.4e-8左右 . 因此，绝对误差容差非常接近您的正常值 q / p 值 . 您将要么使用将使您的值更大的单位（可能是更好的解决方案），或者将绝对容差设置为相应更小的值（更简单的解决方案，如此处所示）：
```
a, b, ni = 0.0, 0.02, 1000
tp=np.linspace(a, b, ni+1)
p=odeint(der, 0, tp, atol=1e-16)
plt.plot(tp,p)
```
回复于 2024-05-06T15:37:18+08:00

用odeint求解python中的微分方程[关闭]

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