将odeint系统转换为Solve_ivp,尺寸问题

时间:2019-02-23 15:44:23

标签: python-2.7 scipy dimensions odeint

我使用solve_ivp求解微分方程组(6 x 6)。系统读取4个数组(形状为(8000,))作为输入,并将结果保存在形状相同的数组(8000,)中。我想重复同一系统的一部分(仅最后两个方程式)。问题是,当我对odeint进行相同操作时,最终结果(theta_i和theta_deg_i)的长度为8000。现在,由于参数在solve_ivp中以相反的顺序写入,因此结果的长度是6。我该如何解决?

t = np.linspace(0,100,8000) # s

xdot = np.array(.....) # shape (8000, )
ydot = np.array(.....)
xdotdot = np.array(.....)
ydotdot = np.array(.....)

interp = interp1d(t,(xdot,ydot,xdotdot,ydotdot))


def inverse(t,k):
    vcx_i = k[0]
    vcy_i = k[1]
    psi_i = k[2]
    wz_i = k[3]
    theta_i = k[4]
    theta_deg_i = k[5]

    # equations of the system...

    return [vcxdot_i, vcydot_i, psidot_i, wzdot_i, theta_i, theta_deg_i]


k0 = [0.1257, 0, 0, 0, 0, 0]

steps = 1
method = 'RK23'
atol = 1e-3
k = solve_ivp(inverse, (0, 100), k0, method=method, t_eval=t, atol=atol, vectorized=True)


vcx_i = k.y[0,:]
vcy_i = k.y[1,:]
psi_i = k.y[2,:]
wz_i = k.y[3,:]
theta_i = k.y[4,:]
theta_deg_i = k.y[5,:]

theta_i = [inverse(t_i, k_i)[4] for t_i, k_i in zip(t, k.y)]
theta_deg_i = [inverse(t_i, k_i)[5] for t_i, k_i in zip(t, k.y)]

odeint版本的最后两行是:

theta_i = [inverse(k_i, t_i)[4] for t_i, k_i in zip(t, k)]
theta_deg_i = [inverse(k_i, t_i)[5] for t_i, k_i in zip(t, k)]

solve_ivp解决方案中k.y的形状为(6,8000),而odeint解决方案中k.y的形状为(8000,6)。我是python的新手,并且在Ubuntu 16.04 LTS上使用python 2.7.12。先感谢您。

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

我将问题定位在每个函数保存结果的数组维度中。使用solve_ivp解,k.y数组的形状为(6,8000),而在odeint解中的数组k的形状为(8000,6)。在重复系统之前,我只是添加了一些行以转置数组。

k_new = np.transpose(k.y) # antistrofi diastasewn k.y apo (6,8000) se (8000,6) 
theta_i = [inverse(t_i, k_i)[4] for t_i, k_i in zip(t, k_new)]
theta_deg_i = [inverse(t_i, k_i)[5] for k_i, t_i in zip(k_new, t)]

注意:转置函数会像这样更改数组的维数:

([[1,  2,  3,  4,  5]              ([[1,10,100]
  [10, 20, 30, 40, 50]     --->      [2,20,200]
  [100,200,300,400,500]])            [3,30,300]
                                     [4,40,400]
                                     [5,50,500]])
  # with shape (3,5)             # with shape(5,3)