python - scipy.integrate.ode与两个耦合的ODE？

我目前正在尝试使用SciPy的integration.ode包来解决一对耦合的一阶ODE:例如Lotka-Volterra predator-prey equation。但是，这意味着在集成循环中，我必须在每次迭代中更新要发送给方法的参数，并且仅跟踪先前的值并在每次迭代中调用set_f_params()似乎并没有解决问题。

hprev = Ho
pprev = Po
yh = np.zeros(0)
yp = np.zeros(0)
while dh.successful() and dp.successful() and dp.t < endtime and dh.t < endtime:
    hparams = [alpha, beta, pprev]
    pparams = [delta, gamma, hprev]
    dh.set_f_params(hparams)
    dp.set_f_params(pparams)
    dh.integrate(dh.t + stepsize)
    dp.integrate(dp.t + stepsize)
    yh = np.append(yh, dh.y)
    yp = np.append(yp, dp.y)
    hprev = dh.y
    pprev = dp.y

我在通过set_f_params进行的每次迭代中设置的值似乎没有传播到回调方法，这并不奇怪，因为网络上的所有示例似乎都不涉及传递给回调的“实时”变量，但是这是我想到的将这些值添加到回调方法中的唯一方法。

是否有人对如何使用SciPy对这些ODE进行数值集成有任何建议？

最佳答案

我可能是错的，但this example似乎非常接近您的问题。 :)它使用odeint来解决ODE系统。

关于python - scipy.integrate.ode与两个耦合的ODE？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/5724496/