boost :: odeint和scipy.integrate的微分方程解完全不同

时间:2019-04-26 10:41:09

标签: python c++ scipy odeint

我正在尝试将快速原型从python移植到C ++。我尝试使用一个简单的微分方程来测试表示法,但是对于起始值[2,0],结果却大不相同。 Python正在下降,而C ++解决方案正在迅速上升。

它适用于以下示例:How to incorporate time-varying parameters from lookup table into boost::odeint, c++

但不适用于我的示例

TransferF::TransferF(const double& deltaT) : dt(deltaT), t(0.0), y(2)
{
    // initial values
    y[0] = 2.0;  //  x1 
    y[1] = 0.0;  //  x2
}


void TransferF::ode(const state_type &x, state_type &y, double t)
{
    y[0] = x[0];
    y[1] = x[1];
    y[2] = (-2*y[1] - y[0] + 1) / (pow(y[0],2));
}

和py中相同:

def modelt(x,t):
    y = x[0]
    dydt = x[1]
    dy2dt2 = (-2*dydt - y + 1)/ (y **2)
    return [dydt,dy2dt2]

x3 = odeint(modelt,[2,0],timev)

我希望时间序列的结果相同,但是pythons解决方案正在下降,C ++正在上升。

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

C ++代码存在细微的不一致。输出向量y仅应包含导数y', y",而不能包含函数y本身:

void TransferF::ode(const state_type &x, state_type &y, double t)
{
    y[0] = x[1];
    y[1] = (-2*x[1] - x[0] + 1) / (pow(x[0],2));
}