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DifferentialEquations.jl Juliaパッケージを使用した場合のメソッドエラー

DifferentialEquation.jlパッケージでode45微分方程式を解こうとしていますが、メソッドエラーが発生しています。私はエラーがtypeof演算（Y0からY0とは何かを（持っているかもしれないと考えているものの、 MethodError: Cannot convert an object of type Array{Float64,2} to an object of type

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Simulinkインテグレータループの初期条件t = 0の設定方法

私は微分方程式：dx/dt = a * xを持っています。 Matlab Simulinkを使って、この方程式を解いてScopeブロックを使って出力する必要があります。問題は、初期条件値t = 0の指定方法がわかりません。これまでのところ、私はこのようになりますソリューションを作成するために管理している：私は、積分器の内側に、「初期条件」を設定するためのpossiblityがあることを知って

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ODEシステム用のPythonコーディング

私は、関数で記述された方程式のシステムを持っています。の製品は、すべてのまで行われていくつかの製品がシステムはより多くの製品とのサイクルに続く初期反応物質に戻して再利用される分解物のいくつかの割合を打破反応物から構成されている制限された反応物は、非循環製品または使用不能な「失われた製品」内にある。生成物の組成が変化しないと仮定すると、システムに入る反応物1の量は、システムに入る反応物2の

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ソリューションのIVPと有効期間

次のIVPをどのように解決し、ソリューションの有効期間を見つけるか。 Y^T =（3X^2 + 4X-4）/（2Y-4）は、y（1）= 3

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Python：整数項を持つ常微分方程式を解く方法

私はこの質問が以前に尋ねられたかどうかは分かりませんが、私は先に進んでここに投稿します。私は単純なシステムをPID私の微分方程式系は以下の通りです。私は基本的に非常に基本的なPIDアルゴリズムをコーディングしようとしています。私の制御uの構造は、誤差項の導関数と積分の両方に依存する。私は、派生語には何の問題もありません、それは私のコードで問題を作り出している積分用語です。最初ににs = 0を割り

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0値のソルブエラー

Rの振り子をシミュレートしようとしましたが、パッケージ "deSolve"を使って微分方程式を解いてみました。振り子は2次元で動き、最も重要な力に加えてコリオリ力と側面からの風の流れが含まれます。これはスクリプトです：私はそれがしたいよう install.packages("deSolve") library("deSolve") #parameters parms=c( xs

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シンボリとシンボリック行列の置換が遅い

シンボリックなシンボリック行列JのサイズはQxQです。この行列の各係数は、f[0]からf[Q-1]までのQシンボルを含んでいます。私がしたいのは、Jのすべての係数のすべてのシンボルを、既知の値g[0]〜g[Q-1]（これ以上のシンボルはありません）で置き換えることです。次のように私はそれを行うには見つけ最速の方法は次のとおりです。 for k in range(Q): J = J.su

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DAEの暗黙的/逆方向のオイラー

暗黙のオイラーに関する質問があります。私は暗黙のオイラー法を計算する方法を知っていますが、私の問題はそれをDAE（差分代数方程式）でどのように使うかです。元のDAEでインデックス縮小を適用した後、正しい解を得たため、ODEを取得してから暗黙のオイラーを適用しました。ただし、DAEに暗黙のオイラーを導入することが課題でした。誰も私のコードを改善するためのヒントを教えてくれますのでDAEでも使えますか

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Python：ValueError：シーケンスで配列要素を設定する。単純なコードを解決する際のエラー

私は、適応的なファジースライディングモード制御をシミュレートする簡単なPythonコードを書いています。私の問題は私が何をするにせよ、私はこのエラーが発生します。リストを配列などに変換しようとしましたが効果はありません。親切にも私はこの問題を解消するのに役立ちます。私がしようとしていることは、53要素を返す関数を作成し、次にscipyのodeメソッドがそれを統合するということです。ここに私のコー

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Rの2階微分方程式を解くにはどうすればよいですか？

私は二次微分方程式（おそらくdeSolveパッケージを使用）を解くためにRを学習しています。私は2つの1次微分方程式としてそれを書くことによって、Pythonで書かれている。しかし、他の類似しているが、複雑な問題のpythonのために、簡単にこの問題を解決するためのPython import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sc