质量—弹簧—阻尼系统的建模分析本文介绍如何使用数轴建模法对质量—弹簧—阻尼系统进行建模分析。这里涉及的质量块、弹簧、阻尼均为理想器件。注：实际弹簧还拥有阻尼器的效果，即实际弹簧应该是一个弹簧—阻尼系统。在分析质量—弹簧—阻尼系统时，应该注意以下两点：弹簧力方向与位移变化量的方向相反，阻尼力方向与速度变化量的方向相反；分析哪个点时，就应该从哪边开始减，如下图所示。若分析A点时，则阻尼器2对于A点的受
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2024-06-18 15:24:27
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scipy1.1.0版本的接口有很大，变化，也新增了函数。使用scipy求解微分方程主要使用scipy.integrate模块，函数是odeint,solve_ivp（初值问题），可以求解一阶、二阶以及高阶方程或方程组。20201112更新 一阶方程组增加torchdiffeq库求解的实例下面直接上代码，已有详细注释"""
使用scipy求解微分方程，包括一阶、二阶和高阶微分方程
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2023-09-21 10:51:35
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SciPy 教程SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。Scipy 是基于 Numpy 的科学计算库，用于数学、科学、工程学等领域，很多有一些高阶抽象和物理模型需要使用 Scipy。SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。学习本教程前你需要了解在开学习 SciP
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2024-09-02 08:33:50
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imp运行代码输出结果：ort sympy as sp
x = sp.Symbol('x')
f = sp.Function('f')
y = f(x)
d = sp.Eq(y.diff(x) + 2 * x * y, x * sp.exp(-x ** 2))
diff = sp.dsolve(d, y)
print('微分方程的通解为：%s' % diff) 运行代码输出结果：&
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2023-06-30 14:55:44
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introduction：python对于常微分方程的数值求解是基于一阶方程进行的，高阶微分方程必须化成一阶方程组，通常采用龙格-库塔方法. scipy.integrate模块的odeint模块的odeint函数求常微分方程的数值解，其基本调用格式为：sol=odeint(func,y0,t)func是定义微分方程的函数或匿名函数y0是初始条件的序列t是一个自变量取值的序列(t的第一个元素一定必须
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2023-08-15 23:58:16
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一.微分方程0.微分方程分类微分方程是用来描述某一类函数与其子数了可大个料万在其解是一个符合方程的函数。微分方程按自变量个数可分为常微分方程和偏微分方程。 sympy学习库：www.tutorialspoint.com/sympy/1.微分方程解析解代码如下：import numpy as np
import sympy
# apply_ics:计算特解
# sol:通解
# ics:初始条件
#
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2023-06-09 23:25:58
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引言你有没有想过用 Python 解一个数学方程？如果我们能像下面这样用一行代码就解决代数方程，那该多好啊！eq = (2*x+1)*3*x
solve(eq, x)[-1/2, 0]或者只是使用数学符号而不是无聊的 Python 代码？这就是 SymPy 派上用场的时候。什么是 SymPy？SymPy 是一个 Python 库，允许你以符号形式计算数学对象。要安装 SymPy，请键入：pip i
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2023-09-04 13:07:28
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编程实战（2）——Python解微分方程方法总结 文章目录编程实战（2）——Python解微分方程方法总结综述代码解析二阶常系数齐次微分方程的解析解dsolve获取解析解检验一下dsolve能解二阶非齐次微分方程吗？odeint+画图求数值解求解微分方程组一阶方程组求解能解二阶方程组吗？ 综述最近有用python解微分方程的需求，然后找了网上很多的资料和帖子，然后结合个人的想法做了一些研究。本篇博
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2023-07-07 16:39:45
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sympy、numpy、scipy、matplotlib是强大的处理数学问题的库，可以执行积分、求解常微分方程、绘图等功能，其开源免费的优势可以与MATLAB媲美。一阶常微分方程from sympy import *
f = symbols('f', cls=Function)#定义函数标识符
x = symbols('x')#定义变量
eq = Eq(diff(f(x),x,1),f(x))#构
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2023-08-08 07:02:33
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多次求导，消去常数
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2020-09-04 09:10:00
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1.初值解问题微分方程描述了未知函数与其导数之间的关系。 求解微分方程就是找到满足关系的函数，通常同时满足一些附加条件。 在本课程中，我们将主要关注一类特定的问题，称为初始值问题。 在典型的初始值问题中，系统的行为由以下形式的常微分方程 (ODE) 描述f为已知函数，x 代表当前系统的状态， x˙ 为 x 对时间t的导数，通常，x 和 x˙ 是向量。顾名思义，对于一个初始值问题，给定开始时间 t0
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2024-06-14 05:36:10
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本人目前初三，能力所限，如有不足之处，还望多多指教。一周前看到了一个视频，于是我便想用python来求解这个问题。〇、分析 假设在平面内有一带电粒子q，质量为m。空间内存在匀强磁场B，方向垂直于平面向内即沿z轴负半轴，以及一个沿y轴负半轴的重力场。带电粒子从磁场内O点释放。则可直接列出粒子的运动方程将这个方程分解成x和y两个方向联立即可求得该方程组的解。一、sympy中的dsolve方法#导入
f
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2023-07-08 14:16:01
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文章摘要：微分方程的Python实现。 参考书籍：数学建模算法与应用(第3版)司守奎 孙玺菁。 PS1：只涉及了具体实现并不涉及底层理论。没有给出底层理论参考书籍的原因是不想做这个方向吧。所以对我只要掌握基本模型有个概念那就好了。 PS2：这里跳过两个章节直接来到微分方程那是因为：第四章节我想划归到算法学习里，因为图领域感觉挺大的并且我挺有兴趣的想好好学习下。第五章节归属数值分析范畴，我已经从底层
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2023-08-05 23:49:16
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基于python求解偏微分方程的有限差分法资料 Computer Era No. 11 2016 0 引言 在数学中， 偏微分方程是包含多变量和它们的偏 导数在内的微分方程。偏微分方程通常被用来求解 声、 热、 静态电场、 动态电场、 流体、 弹性力学或者量子 力学方面的问题1。这些现象能够被模式化的偏微分 方程描述， 正如一维动态系统通常会用常微分方程描 述。为了更深入地理解上述各种现象， 求解
第四章 多自由度系统的振动1. 主阻尼矩阵主阻尼矩阵Cp一般不是对角矩阵方1 只保留其对角元素，Cpi为第i阶主振型的阻尼系数，第i阶模态阻尼 Cpi/Mpi = 2*ξi*wi，ξi为第i阶振型阻尼比，第i阶模态阻尼比方2 比例阻尼 C=a*M+b*K方3 做实验确定ξi，然后写出对角矩阵2. 振型截断法只求解前几阶振型，然后只用这几阶振型来做振型叠加法3. 状态方程当不允许对阻尼矩阵做出改变，
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2023-12-17 11:13:09
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文章目录⭐️0.准备工作⭐️?1.编程练习?例4.2 容器漏水问题求解析解求数值解例4.3 马尔萨斯人口改进模型????求数值解1.取定相关参数值2.以函数形式定义常微分方程3.定义要求的时间范围4.调用odeint函数来求解常微分方程的数值解5.绘制人口x随t的变化图求解析解1.定义自变量和未知函数2.定义微分方程3.初值条件4.求解微分方程5.绘制函数图像5.1 用sp模块的plot函数绘制
这类微分方程在实际生活中应用是比较多的。 比如弹簧阻尼系统的振动方程，LC振荡电路等。先来介绍二阶微分方程1，二阶线性微分方程形如下面形式的微分方程叫做二阶线性微分方程： 若f(x)=0,称其为齐次的，否则是非齐次的。 先来看二阶微分方程解的一些性质，我们可以把这些性质推广到n阶（至少先人已经做到了）。对于此方程： 方程11.1如果y1(x)和y2(x)是方程的解，那么y=C1y1(x)+C2y2
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2024-03-01 13:58:30
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今天要学习的主要是odeint函数，Scipy.integrate模块的odeint函数是lsoda的Fortran代码的Python封装。首先来了解一下理论背景：如果说，我们要对进行数值求解，我们就需要一个函数来计算，其右侧返回一个和y相同形状的数组，还需要一个包含初始值的数组y0，以及一个tvals和一个独立变量t值数组，希望返回相应的y值，那么，这时我们要通过这样的方式来返回y的近似解：y=
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2023-08-09 19:22:03
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一般地，含有未知函数及未知函数的导数或微分的方程称为微分方程。微分方程中出现的未知函数的最高阶导数的阶数称为微分方程的阶。按照不同的分类标准，微分方程可以分为线性或非线性，齐次或非齐次。一般地，微分方程的不含有任意常数的解称为微分方程的特解，含有相互独立的任意常数，且任意常数的个数与微分方程阶数相等的解称为微分方程的通解（一般解）。下面介绍微分方程的求解方法。一、一阶微分方程一阶微分方程具有如下一
目录一阶微分方程广义微分方程高阶微分方程 一阶微分方程简介四阶龙格库塔方法 一阶微分方程解法代码class Runge_Kutta:
def __init__(self) -> None:
pass
# 原函数的导函数
def f_xy(self, x, y):
value = x - y
return value
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2023-07-18 16:40:11
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