求助关于一个用Python求微分方程并算出极值 python随机微分方程

python 的scipy 里的 odeint 这个求微分方程的函数怎么用啊 scipy中提供了用于解常微分方程的函数odeint()，完整的调用形式如下：scipy.integrate.odeint(func，y0，t，args=()，Dfun=None，col_deriv=0，full_output=0，ml=None，mu=None，rtol=None，atol=None，tcrit=None，h0=0.0，hmax=0.0，hmin=0.0，ixpr=0，mxstep=0，mxhnil=0，mxordn=12，mxords=5，printmessg=0)实际使用中，还是主要使用前三个参数，即微分方程的描写函数、初值和需要求解函数值对应的的时间点。接收数组形式。这个函数，要求微分方程必须化为标准形式，即dy/dt=f(y，t，)。from scipy import odeinty=odeint(dy/dt=r*y*(1-y/k)，y(0)=0.1，t)对于微分方程全还给老师了，http：//hyry.dip.jp：8000/pydoc/index.html这个地址有很多关于python做科学计算的文档，你可以去查查python fipy 求解偏微分方程 jingyan.baidu.com/article/46650658d71872f548e5f852.html 热量的传递由微分方程给出，可以简单地理解为热量按照温度降低最快的方向进行传递。公式右边是温度的梯度，左边。python求微分方程组的数值解曲线01 如图所示：有没有专门画微分方程相图或方向场的软件，或者用Python如何实现？ 有一个三变量(满足$x＋y＋z＝1$)的微分方程组，有没有专门画相图或方向场的软件呢？另，我用python画了图…如何使用python的sympy模块解高阶微分方程，ytho是一个很有趣的语言，可以在命令行窗口运行。ytho中有很多功能强大的模块，这篇经验告诉你，如何使用ytho的ymy模块求解高阶。如何使用python计算常微分方程？ 常用形式odeint(func，y0，t，args，Dfun)一般这种形式就够用了。下面是官方的例子，求解的是D(D(y1))-t*y1=0为了方便，采取D=d/dt。如果我们令初值y1(0)=1.0/3*(2.0/3.0)/gamma(2.0/3.0)D(y1)(0)=-1.0/3*(1.0/3.0)/gamma(1.0/3.0)这个微分方程的解y1=airy(t)。令D(y1)=y0，就有这个常微分方程组。D(y0)=t*y1D(y1)=y0Python求解该微分方程。from scipy.integrate import odeintfrom scipy.special import gamma，airyy1_0=1.0/3*(2.0/3.0)/gamma(2.0/3.0)y0_0=-1.0/3*(1.0/3.0)/gamma(1.0/3.0)y0=[y0_0，y1_0]def func(y，t)：return[t*y[1]，y[0]]def gradient(y，t)：return[[0，t]，[1，0]]x=arange(0，4.0，0.01)t=xychk=airy(x)[0]y=odeint(func，y0，t)y2=odeint(func，y0，t，Dfun=gradient)print ychk[：36：6][0.355028 0.339511 0.324068 0.308763 0.293658 0.278806]print y[：36：6，1][0.355028 0.339511 0.324067 0.308763 0.293658 0.278806]print y2[：36：6，1][0.355028 0.339511 0.324067 0.308763 0.293658 0.278806]得到的解与精确值相比，误差相当小。args是额外的参数。用法请参看下面的例子。这是一个洛仑兹曲线的求解，并且用matplotlib绘。

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