Python odeint明显返回错误的解决方案

Question

使用python 2.7.8。

我正在处理的微分方程是x'=2-3*x，并不是很难。正确的解是y截距为2/3的衰减指数。练习有三个初始条件。还必须有一个解决方案在同一地块的坡度字段。我有斜率字段，但提供的解决方案是错误的。x'=x的测试用例工作得很好，但仅当t>0时有效。但是odeint提供的解决方案是错误的。我得到的不是衰减指数，而是看起来像trig函数的函数。下面是代码。

#Solutions function
def m_diff_sol(input_domain,input_initial_conditions_set):
    f_set=[]
    for n in input_initial_conditions_set:
        m_sol=odeint(m_fst_diff_eq,n,input_domain)
        f=[b for [a,b] in m_sol]
        f_set.append(f)
    return f_set

#Vector field function
def m_fst_diff_eq(x,t):
    m,mdot=x
    return [mdot,2-3*m]

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Answer 1

您希望ODE函数返回1个输出，即

def my_ode_func(x,t):
    return 2.0 - 3.0*x

然后，odeint给出从初始条件到x=2/3的期望指数衰减。

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint
t = np.arange(0,10.0,0.01)
x0 = 1
out1 = odeint(my_ode_func,x0,t)

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看起来你是在建立类似于二阶ODE x''(t) = 2 - 3*x(t)的模型。这将被写成一阶ODEs Y(t) = [x(t),x'(t)]的系统，然后

Y'(t) = [Y[2](t), 2 - 3*Y[1](t)]

代码将如下所示：

def my_ode_func2(Y,t):
    return [Y[1],2.0 - 3.0*Y[0]]

Y0 = [1,1]
out2 = odeint(my_ode_func2,Y0,t)

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