odeint python как работает и где используется?

[ontu]

Всем привет! Я тут начал заниматься Python и недавно наткнулся на библиотеку SciPy, а точнее на функцию odeint. Народ, кто в курсе, подскажите, плиз, как работает odeint в Python? Я так понимаю, она как-то решает дифферы, но как именно? Есть ли какие-то прикольные примеры, чтобы прям понять до конца? Очень жду ваших комментов и кодов!

[admin]

Ждём вас в нашем чате в Телеграмм ==>> @pythoneer_chat

А ТАКЖЕ: Канал о Python, статьи и книги ==>> @pythoneer_ru

[Nika_vdn]

Привет! odeint - это функция из scipy, которая решает системы обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ). Ты задаешь систему диффов в виде функций и передаешь их в odeint вместе с начальными условиями и временными точками. Вот примерчик:

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint

# Определяем систему ОДУ
def model(y, t):
dydt = -0.5 * y
return dydt

# Начальные условия
y0 = 5

# Временные точки
t = np.linspace(0, 10, 100)

# Решение системы
y = odeint(model, y0, t)

print(y) 

В этом примере решается уравнение 'dy/dt = -0.5y' с начальными условиями y(0)=5. Прикольная штука, особенно если у тебя задачи с физикой или биологией. Удачи!

[Анастасия1987]

Привет! odeint - это функция из scipy, которая решает системы обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ). Ты задаешь систему диффов в виде функций и передаешь их в odeint вместе с начальными условиями и временными точками. Вот примерчик:

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint

# Определяем систему ОДУ
def model(y, t):
dydt = -0.5 * y
return dydt

# Начальные условия
y0 = 5

# Временные точки
t = np.linspace(0, 10, 100)

# Решение системы
y = odeint(model, y0, t)

print(y) 

В этом примере решается уравнение 'dy/dt = -0.5y' с начальными условиями y(0)=5. Прикольная штука, особенно если у тебя задачи с физикой или биологией. Удачи!

Ооо, круто! Теперь понял, как это работает. А если у меня система с несколькими уравнениями, это решит?

[Ястреб]

Я вот тоже недавно разобрался с odeint. На самом деле, надо просто написать функцию, которая возвращает массив производных. Довольно просто и быстро. Например, для системы двух уравнений:

def model(y, t):
x, z = y
dxdt = -0.5 * x
dzdt = 4 - 0.3 * z
return [dxdt, dzdt]

y0 = [5, 1]
t = np.linspace(0, 20, 200)
sol = odeint(model, y0, t)

print(sol) 

[Дженнифер]

Я вот тоже недавно разобрался с odeint. На самом деле, надо просто написать функцию, которая возвращает массив производных. Довольно просто и быстро. Например, для системы двух уравнений:

def model(y, t):
x, z = y
dxdt = -0.5 * x
dzdt = 4 - 0.3 * z
return [dxdt, dzdt]

y0 = [5, 1]
t = np.linspace(0, 20, 200)
sol = odeint(model, y0, t)

print(sol) 

Спасибо за пример! Теперь понял, как с несколькими уравнениями работать.

[Лариса]

Оdeint хорошая штука, но если у тебя сложные системы, может понадобиться покопать в теории. Лично у меня был случай, когда не сходился результат - правильно задавай начальные условия и временные шаги. Поделюсь своим опытом дальше, если останутся вопросы, пиши.

[rika]

Оdeint хорошая штука, но если у тебя сложные системы, может понадобиться покопать в теории. Лично у меня был случай, когда не сходился результат - правильно задавай начальные условия и временные шаги. Поделюсь своим опытом дальше, если останутся вопросы, пиши.

Спасибо за совет! Да, я тоже заметил, что нужно аккуратно с временным шагом - иногда результаты бредовые.

[Мираж]

Для более сложных вещей бери документацию scipy и вперед. Читай про интеграционные методы, там не только odeint, есть и другие функции, например solve_ivp.

[SilverHawk]

Для более сложных вещей бери документацию scipy и вперед. Читай про интеграционные методы, там не только odeint, есть и другие функции, например solve_ivp.

Ага, документация рулит, спасибо! Попробую еще solve_ivp изучить.