您好，我有一个用于求解微分方程组的类，该类包含一个名为Rhs（右侧）的类，其中包含微分问题的所有功能：init_time，final_time，初始值，function（那个是一个包含lambda函数的numpy.array）
当我有一个微分方程组时，功能是通过这种方式管理的：
eq1 = lambda t,u : a*(u[0]-u[0]*u[1]);
eq2 = lambda t,u : -c*(u[1]-u[0]*u[1]);
func1 = np.array([eq1,eq2])
y0 = np.array([2.,1.])
system1 = rhs.Rhs(func1, 0,10,y0,500 )
使用Rhs类上方的参数完成了！它有一个返回每个函数值的方法，以及一个计算每个函数的导数的方法：
def f(self,ti,ui):
return np.array([function(ti,ui) for function in self.func])
def Df(self,ti,ui):
eps = 10e-12
return (self.f(ti,ui+eps) - self.f(ti,ui-eps) )/(2*eps)
现在我有一个大问题，为了创建一个类来解决隐式方法，我必须计算函数的雅可比行列式！但是我不知道该怎么做！ 我写下了这个，但没有用：
def J(self,ti,ui):
self.t = ti
self.u = ui
Jac = np.zeros((len(ui),len(ui)))
n = len(ui)
eps = 1e-12
for i in range(n):
for j in range(n):
Jac[i,j] = self.Df(ti,ui)
return Jac