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如何设定scipy.integrate.solve_ivp 函数的时间精度？

时间: 2024-05-08 17:18:40 浏览: 204

matlab复变函数指数函数代码-extensisq:扩展scipy.integrate与solve_ivp的各种方法集成

matlab复变函数指数函数代码extensisq 该软件包对scipy.integrate进行了扩展，并与solve_ivp函数的各种方法（OdeSolver类）集成。安装您可以从以下位置安装extensisq： pip install extensisq 或者，如果您愿意使用： conda install -c conda-forge extensisq 例子从scipy文档中借来的： from scipy.integrate import solve_ivp from extensisq import BS5 def exponential_decay(t, y): return -0.5 * y sol = solve_ivp(exponential_decay, [0, 10], [2, 4, 8], method=BS5) print(sol.t) print(sol.y) 注意，将类BS5传递给solve_ivp ，而不是字符串"BS5" 。可以类似的方式使用其他方法（ SWAG ， CK5 ， Ts5 ， Pr7 ， Pr8 ， Pr9 ， CKdisc ， C

您可以使用 solve_ivp 函数的 atol 和 rtol 参数来设定时间精度。atol 是绝对误差容差（Absolute Tolerance），rtol 是相对误差容差（Relative Tolerance）。缺省状态下，solve_ivp 函数使用 atol=1e-6 和 rtol=1e-3。您可以通过将这些参数传递给 solve_ivp 函数来设置自定义容忍度，例如： ``` sol = solve_ivp(fun, t_span, y0, method='RK45', atol=1e-9, rtol=1e-8) ``` 在上面的示例中，我们将 atol 设定为 1e-9，将 rtol 设定为 1e-8。这将使 solve_ivp 函数更小心地控制求解器的误差，从而获得更高的时间精度。

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