python 打靶法解二阶微分方程

在Python中，可以使用SciPy库中的solve_bvp函数来解决二阶微分方程的边值问题，也被称为打靶法（shooting method）。solve_bvp函数用于求解一阶微分方程（组）的两点边值问题，可以通过将二阶微分方程转化为一阶形式来使用该函数进行求解。具体的使用方法如下：

1. 首先，定义一个函数，用于描述二阶微分方程。这个函数应该返回一个一阶微分方程的向量表达式，其中未知函数的导数是向量的一部分。

2. 然后，定义一个边界条件函数，用于描述问题的边界条件。这个函数应该返回一个数组，其中包含问题的边界条件。

3. 接下来，定义问题的自变量范围，并初始化一个与自变量范围相对应的因变量初始猜测。

4. 最后，使用solve_bvp函数来求解边值问题。将前面定义的函数和边界条件函数作为参数传递给solve_bvp函数，并指定自变量范围和初始猜测。

示例代码如下：

import numpy as np
from scipy.integrate import solve_bvp

def fun(x, y):
    # 定义一阶微分方程的向量表达式
    return np.vstack((y = 1                    # 初始猜测值

sol = solve_bvp(fun, bc, x, y)

# 打印解
print(sol.y<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *2* *3* [转发：Python微分方程边值问题](https://blog.csdn.net/qq_41708281/article/details/124234350)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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