如何解Python中的矩阵微分方程？
How to solve matrix differential equations in Python?
dx/dt = Ax 其中 A、x 属于 n x n 数组。
我曾尝试在 scipy.integrate 中使用 solve_ivp 和 odeint 功能，但这两个功能仅适用于 n x 1 数组。
积分器期望 ODE 函数使用一个平坦的一维数组作为状态变量，returns 一个同样平坦的导数向量。此输入数组包含矩阵的条目。要对其执行矩阵运算，您需要从平面输入数组构建一个矩阵，最后将其反转为导数函数的输出
x0 = x0.reshape(-1); # make data 1-dimensional
def odefun(t,x):
x=x.reshape([n,n]); # restore to matrix form
dx=A.dot(x); # perform matrix operations
return dx.reshape(-1); # return 1-dimensional vector
sol = solve_ivp(odefun, [t0, tf], x0)
dx/dt = Ax 其中 A、x 属于 n x n 数组。
我曾尝试在 scipy.integrate 中使用 solve_ivp 和 odeint 功能，但这两个功能仅适用于 n x 1 数组。
积分器期望 ODE 函数使用一个平坦的一维数组作为状态变量，returns 一个同样平坦的导数向量。此输入数组包含矩阵的条目。要对其执行矩阵运算，您需要从平面输入数组构建一个矩阵，最后将其反转为导数函数的输出
x0 = x0.reshape(-1); # make data 1-dimensional
def odefun(t,x):
x=x.reshape([n,n]); # restore to matrix form
dx=A.dot(x); # perform matrix operations
return dx.reshape(-1); # return 1-dimensional vector
sol = solve_ivp(odefun, [t0, tf], x0)