R中deSolve函数的误差

Question

我试图用deSolve库的lsoda函数模拟逻辑种群增长模型(dp/dt = kp(1-P/K))。但是，我总是在定义的参数上得到一个错误：

tiempo <- seq(0,10,0.5) #define time interval
ic2 <- 1 #define initial population density
parms <- c(K=100, k=2) #define the parameters of the model

log.gr <- function(t,x,k,K){ #define function.

x1 <- k * x[1] * (1-(x[1]/K))
list(c(x1))
}

log.gr.out <- lsoda(ic2, tiempo,log.gr,parms)

错误:func中的错误(时间、状态、parms、.)：参数"K“缺失，没有默认设置

我已经在parms向量中定义了参数K，所以我不知道错误是从哪里开始的。这是我第一次使用deSolve。我试着在论坛上寻找一个类似的答案，但我没有成功。任何帮助都是非常感谢的。

Answer 1

看起来，参数变量(parms)可以通过with()访问(参见这里)。试试这个：

tiempo <- seq(0, 10, 0.5) #define time interval
ic2 <- 1 #define initial population density
parms <- c(K = 100, k=2) #define the parameters of the model
log.gr <- function(t, x, parms) {
        with(as.list(c(parms, x)), {
                x1 <- k * x[1] * (1-(x[1]/K))
                list(c(x1))
        })}
log.gr.out <- lsoda(ic2, tiempo,log.gr,parms)
log.gr.out # output
   time         1
1   0.0  1.000000
2   0.5  2.672371
3   1.0  6.945310
4   1.5 16.866424
5   2.0 35.546072
6   2.5 59.985918
7   3.0 80.295546
8   3.5 91.719949
9   4.0 96.785724
10  4.5 98.793065
11  5.0 99.552603
12  5.5 99.834928
13  6.0 99.939218
14  6.5 99.977638
15  7.0 99.991767
16  7.5 99.996957
17  8.0 99.998889
18  8.5 99.999599
19  9.0 99.999844
20  9.5 99.999940
21 10.0 99.999977