Slove_ivp的计算函数

`solve_ivp` 是Python中`scipy.integrate`模块提供的一个函数，用于解决常微分方程初值问题（IVP），即给定一个微分方程和初始条件，求解该微分方程的数值解。该函数利用了许多数值积分方法，例如RK45（Runge-Kutta方法）、Radau、BDF（Backward Differentiation Formulae）等，能够适用于不同类型的微分方程问题。

`solve_ivp`的基本用法如下：

from scipy.integrate import solve_ivp

# 定义微分方程
def my_function(t, y):
    return -2 * y + t**2

# 初始条件
y0 = [0.5]

# 时间区间
t_span = (0, 2)

# 调用solve_ivp函数求解
sol = solve_ivp(my_function, t_span, y0, t_eval=[0.5, 1.0, 1.5, 2.0])

在这个例子中，`my_function`是微分方程的函数定义，`t_span`定义了积分的时间范围，`y0`是初始条件的列表，`t_eval`是一个可选参数，可以用来指定希望得到解的特定时间点。

`solve_ivp`函数返回一个对象，其中包含了时间点`t`和对应解的数组`y`，以及一些其他信息，如积分器的状态等。