将Scipy中的solve_ivp（）与动态参数一起使用

Question

我正在尝试使用solve_ivp()函数来解决带有依赖于状态的参数的ODE。想法是在给定轨迹的当前状态的每个时刻更新ODE。

给出如下的ODE模型：

def model(t, y, arg1, arg2):
    '''
    Some Dynamics model that includes arg1 and arg 2
    '''
    return dy_dt

arg1和arg2是使用其他一些函数计算的：

def gen_args(y):
    '''
    Calculate arg1 and arg2 based on the state y
    '''
    return arg1, arg2

然后我要通过ODE模型进行集成：

scipy.integrate.solve_ivp(model, t_span, y0, method='RK45', t_eval=None, dense_output=False, events=None, vectorized=False)

什么是实现此目的的好方法？

我已经检查过类似的问题，例如here和here，但是所有的args都是外部常量。

Answer 1

一种简单的解决方案是在gen_args中调用model：

def model(t, y):
    arg1, arg2 = gen_args(y)
    dy_dt = ...
    return dy_dt

Answer 2

添加到@Warren Weckesser答案

在'solve_ivp'的args参数中包含任何状态和（或）与时间相关的参数的意义很小。它们应包含在 “ solve_ivp”本身的“ fun”参数。 不可能包含受@Warren Weckesser启发而类似于this answer的状态和（或）与时间有关的参数。

中的args参数

solve_ivp（fun，t_span，y0，method ='RK45'，t_eval = None，density_output = False，events = None，vectorized = False，args = None，** options）

只能接受一个常量参数的元组（例如浮点数，整数等）