Scipy:两种实现微分方程的方法:两种不同的解决方案:已回答

Scipy: Two ways of implementing a differential equation: two different solutions: answered

我试图为我的化学论文求解微分方程,在那里我偶然发现了一个关于 scipy 的微分方程求解器 "odeint" 的问题。

首先我根据scipy网站上的例子,通过函数CIDNP_1(CIDNP是一种化学现象,解释了异常变量)实现了微分。但即使是正确的方向,解决方案也很遥远。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.integrate

R0 = 5e+5
kt = 5e5/R0
beta = 3/R0

def CIDNP_1(y, t):
    dP_dt, dQ_dt = y

    def R(t):
        return R0/(1 + kt*R0*t)

    dP_dt = -kt*dP_dt*R(t) - kt*beta*(R(t))**2
    dQ_dt = +kt*dP_dt*R(t) + kt*beta*(R(t))**2
    return [dP_dt, dQ_dt]


def CIDNP_2(y, t):    
    dP_dt, dQ_dt = y

    def R(t):
        return R0/(1 + kt*R0*t)

    return [-kt*dP_dt*R(t) - kt*beta*(R(t))**2, \
            +kt*dP_dt*R(t) + kt*beta*(R(t))**2]

y0 = [-1, +1]
t = np.linspace(1e-9, 100e-6, 1e3)
sol_1 = scipy.integrate.odeint(CIDNP_1, y0, t)
sol_2 = scipy.integrate.odeint(CIDNP_2, y0, t)

然后我将我的解决方案更改为 CIDNP_2 给出了正确的结果,但在我看来,实现没有区别,因为变量 dP_dt 和 dQ_dt 没有改变实施 CIDNP_1.

所以任何人都可以给我一个提示,为什么实施 CIDNP_1 会给出错误的结果我会很幸运,因为至少最后两个小时没有完全丢失。

此致,

雅各布

在您的第一个版本中,您在执行 to 行时不同时执行更新

dP_dt = -kt*dP_dt*R(t) - kt*beta*(R(t))**2
dQ_dt = +kt*dP_dt*R(t) + kt*beta*(R(t))**2

不同时;因此,您使用已经更新的 dP_dt 来更新 dQ_dt。这是 ODE 系统的错误实现。你的第二种方法更好,因为它没有这种错误。您要么必须直接 return 更新值,要么必须在计算新的 dQ_dt.

之前将新计算的 dP_dt 值保存在另一个变量中
new_dP_dt = -kt*dP_dt*R(t) - kt*beta*(R(t))**2
new_dQ_dt = +kt*dP_dt*R(t) + kt*beta*(R(t))**2

return [new_dP_dt, new_dQ_dt]

这将解决您的问题。

CIDNP_1 中,您在使用新值计算 dQ_dt 之前更改了 dP_dt 的值:

dP_dt = -kt*dP_dt*R(t) - kt*beta*(R(t))**2   # changed dP_dt!
dQ_dt = +kt*dP_dt*R(t) + kt*beta*(R(t))**2   # use the changed value!

CIDNP_2中你同时计算它们,即dQ_dt是用dP_dt的原始值计算的,而不是改变后的值。你可以把它想象成

a = -kt*dP_dt*R(t) - kt*beta*(R(t))**2       # no overwriting -
b = +kt*dP_dt*R(t) + kt*beta*(R(t))**2       # uses original value of dP_dt
return [a, b]

你也可以加快速度,比如

def CIDNP_3(y, t):
    dP_dt, dQ_dt = y
    R_t = R0 / (1 + kt * R0 * t)
    res = kt * R_t * (dP_dt + beta * R_t)
    return [-res, res]