我是Python的初学者。目前，我正在编写一个代码，用于开发具有初始值的非线性ODE系统的简单求解器。系统的方程是as follow。
首先评估myu的功能以获得myu的值，然后在dX / dt，dS / dt和dDO / dt中使用。在下一步，再次评估myu以根据S和DO的新值获得其新值。
我使用J. C. Butcher提出的通用线性方法（GLM）作为我的方法。此方法使用转换矩阵，其值和大小取决于我们使用的数值方法。在这种情况下，我使用Runge Kutta Cash-Karp。
虽然你可以在等式中找到D也是一个函数，但在这里我将D的值设置为常数。
在初始化时，首先设置h的值，以获得步数。我创建了一个名为＆＃39; initValue＆＃39;的矢量，包含8列和4行，由每个等式（第1行到第6行）的k值，Runge Kutta的第四阶的初始值（第7行）组成。将其设置为0，因为它只是作为预测器＆＃39;），以及每个方程的初始值（第8行）。
基于GLM创建转移矩阵，其中的值来自阶段方程的常数（以找到k1到k6的值）和步骤方程（找到解决方案）的Runge Kutta Cash-Karp。 / p>
在循环中，在第一次，我只是将初始值添加到名为＆＃39; result＆＃39;的数组中。在第一步，我简单地使用向量＆quot; initValue＆＃39;多个转换矩阵。在接下来的最后一步，我初始化了'initValue＆＃39;基于上一步的结果。
我正在寻找的解决方案应该是this。 如果h小于1，我的代码可以工作。我将结果与scipy.integrate.odeint的结果进行比较。但是当我将h设置为大于1时，它显示的结果与应该的结果不同。例如，在代码中，我设置h = 100，这意味着它只显示初始值和最终值（当时间= 100时）。虽然X和S应该向上，DO和Xr向下，但是我的反面是它们。当h设置为大于1时，odeint的结果显示与预期解决方案相同的结果。
我需要帮助来修复我的代码，以便它可以显示任何h值的预期解决方案。
谢谢。
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为什么你认为任何类型的合理结果都是可笑的大步长？
最简单的演示是y'=-y和显式的Euler方法。如果您使用小于1的步长，您将获得质量正确的解决方案。对于小于0.1的步长，您将开始定量地校正步长。
但是，如果您使用步长h=10，那么迭代
y[k+1]= y[k] - h*y[k] = -9*y[k]
会爆炸。对于更高阶的方法也会出现同样的情况，足够小的步长可以提供定量正确的结果，中等步长仍然可以提供定性正确的图像，大步长导致的误差非常快于解决方案值。