如何模拟弹跳球? odeint不适用?

时间:2015-02-20 22:32:13

标签: python scipy ode

这是一个模拟最简单落球的代码:

%pylab
from scipy.integrate import odeint
ts = linspace(0, 1)
def f(X, t):
    dx0 = X[1]
    dx1 = -9.8
    return [dx0, dx1]
X = odeint(f, [2, 0], ts)
plot(ts, X[:, 0])

但是球在y = 0时弹跳怎么样?

我知道,一般来说,碰撞是物理模拟的一个难点。但是,我想知道是否真的不可能模拟这个简单的系统,希望用odeint。

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

最简单的方法就是添加一个从禁区中踢出粒子的大力量。这需要一个能够处理"僵硬"的ODE求解器。问题,但幸运的是odeint使用lsoda自动切换到适合此类问题的模式。

例如,

F(x) = { 0              if x > 0
       { big_number     if x < 0

如果将阶梯函数舍入一点,数值解算器将会稍微容易一些,例如F(x) = big_number / (1 + exp(x/width))

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

big_number = 10000.0
width = 0.0001

ts = np.linspace(0, 10, 2000)
def f(X, t):
    dx0 = X[1]
    dx1 = -9.8
    dx1 += big_number / (1 + np.exp(X[0]/width))
    return [dx0, dx1]

with np.errstate(over='ignore'):
    # don't print overflow warning messages from exp(),
    # and limit the step size so that the solver doesn't step too deep
    # into the forbidden region
    X = odeint(f, [2, 0], ts, hmax=0.01)
plt.plot(ts, X[:, 0])
plt.show()