python-2.7 - 使用 scipy odeint 及时向后积分

Question

是否可以使用 scipy.integrate.odeint 及时向后积分任何常微分方程？如果可能的话，有人可以告诉我“odeint”中的争论“时间”应该是什么。

Answer 1

odeint处理参数的负值t。无需特殊处理。

这是一个例子：

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


def mysys(z, t):
    """A slightly damped oscillator."""
    return [z[1] - 0.02*z[0], -z[0]]


if __name__ == "__main__":
    # Note that t starts at 0 and goes "backwards"
    t = np.linspace(0, -50, 501)

    z0 = [1, 1]
    sol = odeint(mysys, z0, t)

    plt.plot(t, sol)
    plt.xlabel('t')
    plt.show()

剧情：

Answer 2

你可以改变变量s = t_0 - t，并积分关于 的微分方程s。odeint 不会为您执行此操作。

Answer 3

没有必要更改变量。这里有一个例子：

import math
import numpy
import scipy
import pylab as p

from math import *
from numpy import *
from scipy.integrate import odeint
from scipy.interpolate import splrep
from scipy.interpolate import splev

g1=0.01
g2=0.01
w1=1
w2=1 
b1=1.0/20.0
b2=1.0/20.0
b=1.0/20.0
c0=0
c1=0.2
wf=1

def wtime(t):
  f=1+c0+c1*cos(2*wf*t)
  return f

def dv(y,t):
  return array([y[1], -(wtime(t)+g1*w1+g2*w2)*y[0]+w1*y[2]+w2*y[3], w1*y[2]-g1*w1*y[0], w2*y[3]-g2*w2*y[0]])

tv=linspace(100,0,1000)
v1zero=array([1,0,0,0])
v2zero=array([0,1,0,0])
v1s=odeint(dv,v1zero,tv)
v2s=odeint(dv,v2zero,tv)

p.plot(tv,v1s[:,0])
p.show()

我用 Wolfram Mathematica 检查结果（该程序可以解决反向颂歌）。