求解矩阵的一阶微分方程

Question

我想在 python 耦合微分方程组中编写代码：dF/dt=A(F) 其中 F 是矩阵，A(F) 是矩阵的函数F.

当 F 和 A(F) 是向量时，使用 scipy.integrate.odeint 求解方程。

但是，scipy.integrate.odeint 不适用于矩阵，我得到一个错误：

tmin, tmax, tstep = (0., 200., 1)
t_test=np.arange(tmin, tmax, tstep) #time vector

dydt_testm=np.array([[0.,1.],[2.,3.]])
Y0_test=np.array([[0,1],[0,1]])

def dydt_test(y,t):
    return dydt_testm

result = si.odeint(dydt_test, Y0_test,t_test)

ValueError: Initial condition y0 must be one-dimensional.

Answer 1

正如 Warren Weckesser 在评论中评论的那样，odeintw 做到了。

from odeintw import odeintw
import numpy as np

Y0_test=np.array([[0,1],[0,1]])
tmin, tmax, tstep = (0., 200., 1)
t_test=np.arange(tmin, tmax, tstep) #time vector

dydt_testm=np.array([[0.,1.],[2.,3.]])

def dydt_test(y,t):
    return dydt_testm

result = odeintw(dydt_test, #Computes the derivative of y at t 
                                     Y0_test,               #Initial condition on y (can be a vector).
                                     t_test)
plt.plot(t_test,result[:,0,1])
plt.show()

求解矩阵的一阶微分方程

Solving 1st order differential equations for matrices

python

system

matrix

scipy

differential-equations