odeint

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には、次の伝達関数を見てみましょ生成同じ結果を得ることができません： MATLABでは、我々は状態空間表現にシステムをモデル化することができます。以下のように状態空間表現では、システムをモデル化することができますこれは、以下のプロットをもたらす：これは正確に伝達関数を使用して生成された結果です。私はodeintで同じ結果を生成しようとしていますが失敗しました。これは、コード #include

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Armadilloとboost :: numeric :: odeintを使ったテンプレートのインスタンス化

私はboost :: numeric :: odeintと私自身のSystemクラスの実装（System.hppを参照）を組み合わせようとしています。 A（テンプレート）システムオブジェクトがBatchFilterクラスメソッド内で使用されるようなので： # BatchFilter.cpp # template <typename state_type> BatchFilter class {.

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エラー：インデックス2は、軸1のサイズが1の範囲外です。

私は、レーザー速度方程式（常微分方程式1次）をPython（odeint）で解くための小さなプログラムに問題があります。私はプログラムを実行すると、エラーが常に現れる： index 2 is out of bounds for axis 0 with size 1 方程式は正しいです。私はこのエラーの意味を知らない。誰でもこの意味と解決方法を説明できますか？ def Rate(y,t):

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化学式を記述するScipy ODEエラー

私は、生体系における化学フラックスを表すODEの大きなセットを持っています。分子が反応し、隔離され、循環する場所。私はこれを一連の条件の下でどれくらいの製品が生産できるかという考えを与えるような方法でこれを機能させようとしています。私は私の機能、これらのパッケージ import numpy as np from scipy.integrate import odeint import mat

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odeint stiff equation solverの出力を保存

の出力をブーストマトリクスまたはベクトルに格納する方法があるかどうかは疑問でした。上記 size_t num_of_steps = integrate_const(make_dense_output< rosenbrock4<double> >(1.0e-6 , 1.0e-6) , make_pair(stiff_system() , stiff_system_jacobi()) ,

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boost odeint：カスタムクラスとベクトル空間代数で制御されたステッパー

私はboost odeintを使用して微分方程式を展開しています。時間と値は、平方根（ガウス誤差伝播を行う）の周りのラッパークラスによって与えられます。 using Time = Number<double>; using Value = Number<double>; 状態及びその誘導体は、Iはベクトル空間の代数 using Stepper = boost::numeric::odein

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Python- 2つの方程式を使ってodeintを使う

私は長時間（1800秒）にわたって温度をプロットしようとしています。私はfunc2がfunc1と2つの初期値に依存するという2つの初期値の問題があります。ここは2つの機能である： Aは、物質の濃度であり、温度は温度で rate = dA/dt = -(3.083e8*np.exp(-56000/(8.314*Temp))*A*0.033) dT/dt = (-0.45*-98000*rate

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'ValueError：初期条件y0は1次元でなければなりません。'このエラーを修正するにはどうすればよいですか？

私は下のコードを添付しました。これは2体の問題のモデルです。私は1Dベクトルをodeint関数の引数として使用しようとしましたが、まだエラーに直面しています。提案は非常に高く評価されています。 tspan = np.linspace(0,p,(p/60.0)+1.0) x0 = np.empty((6,1)) x0[0]=r[0] x0[1]=r[1] x0[2]=r[2] x0[3]=

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Pythonでodeintの中の値を取る

私の質問は、oakeの中に組み込まれたではない関数でいくつかの値を取る方法があるかどうかです。例：私が派生語dy(x)/dt = A*x+ln(x)を持っていて、この方程式を得る前に、私はA = B*Dのような中間方程式のA throughtを計算しました。私はその過程でAの価値を取りたいと思っています。（のみexemple）より詳細な： def func(y,t) K = y[0

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パラメータと初期値の辞書をscipy.integrate.odeintに渡します。

spicy.itegrate.odeintを使用して微分方程式のシステムを統合しようとしています。まず、パラメータと初期条件をサンプリングし、2つの辞書（x0とp）で返します。その後、モデルを作成し、（ダミーの式で）次のように大まかに見て、ファイルへの関数として記述されています def model(x, t, p): xdot = [ x['rate1'], p["a"]