python龙格库塔解微分方程

Python中有许多库可以用来数值求解微分方程，其中一个常用的是SciPy库中的odeint函数。对于龙格-库塔法（Runge-Kutta method），可以使用自定义的步长控制函数来实现。

下面是一个示例代码，演示如何使用龙格-库塔法来求解常微分方程：

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint

def dy_dt(y, t):
    # 定义微分方程，这里以dy/dt = -2y为例
    return -2 * y

# 初始条件和时间点
y0 = 1.0  # 初始值
t = np.linspace(0, 5, 101)  # 时间区间

# 使用odeint函数求解微分方程
y = odeint(dy_dt, y0, t)

# 打印结果
for i in range(len(t)):
    print(f"t = {t[i]:.2f}, y = {y[i][0]:.4f}")

在这个示例中，我们定义了一个名为`dy_dt`的函数，它表示微分方程`dy/dt = -2y`。然后使用odeint函数来求解微分方程，给定初始条件`y0`和时间点`t`。最后，打印出求解结果。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的微分方程进行相应的修改和拓展。