java求二阶微积分方程特解_Scipy：实现微分方程的两种方法：两种不同的解决方案：回答...

我试图解决我的化学论文的微分方程，在那里我偶然发现了一个关于scipy的微分方程求解器“odeint”的问题 .

首先，我根据scipy网站上的示例，通过功能CIDNP_1实现差异(CIDNP是一种化学现象，解释了不寻常的变量) . 但解决方案即使是正确的方向也是如此 .

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import scipy.integrate

R0 = 5e+5

kt = 5e5/R0

beta = 3/R0

def CIDNP_1(y, t):

dP_dt, dQ_dt = y

def R(t):

return R0/(1 + kt*R0*t)

dP_dt = -kt*dP_dt*R(t) - kt*beta*(R(t))**2

dQ_dt = +kt*dP_dt*R(t) + kt*beta*(R(t))**2

return [dP_dt, dQ_dt]

def CIDNP_2(y, t):

dP_dt, dQ_dt = y

def R(t):

return R0/(1 + kt*R0*t)

return [-kt*dP_dt*R(t) - kt*beta*(R(t))**2, \

+kt*dP_dt*R(t) + kt*beta*(R(t))**2]

y0 = [-1, +1]

t = np.linspace(1e-9, 100e-6, 1e3)

sol_1 = scipy.integrate.odeint(CIDNP_1, y0, t)

sol_2 = scipy.integrate.odeint(CIDNP_2, y0, t)

然后我将我的解决方案改为CIDNP_2，这给出了正确的结果，但在我看来，实现没有区别，因为变量dP_dt和dQ_dt在实现CIDNP_1中没有改变 .

因此，任何人都可以给我一个暗示，为什么实施CIDNP_1会给出错误的结果，我会非常幸运，因为至少在最后两个小时内并没有完全丢失 .

问候，

雅各布

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