from sympy import * x = symbols('x') eq = Eq(95*x**5 +469*x**4+920*x**3+920*x**3+890*x**2+415*x**1+65 , 0) sol = solve(eq, x) print(sol)

时间: 2023-11-14 19:10:57 浏览: 82

python中sympy库求常微分方程的用法

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问题1：程序，如下 from sympy import * f = symbols('f', cls=Function) x = symbols('x') eq = Eq(f(x).diff(x, x) - 2*f(x).diff(x) + f(x), sin(x)) print(dsolve(eq, f(x))) 结果 Eq(f(x), (C1 + C2*x)*exp(x) + cos(x)/2) 附：布置考试中两题 1.利用python的Sympy库求解微分方程的解 y=f(x)，并尝试利用matplotlib绘制函数图像程序，如下 from sympy import 在Python编程环境中，`sympy`库是一个强大的符号计算工具，它允许用户进行复杂的数学操作，包括求解常微分方程（ODE）。本文将详细介绍如何使用`sympy`来解决常微分方程，并展示两个具体的例子，同时讨论如何通过`matplotlib`库绘制相关函数的图像。让我们回顾第一个例子。问题1给出的程序是用来求解一个二阶线性常微分方程的。方程是： \[ f''(x) - 2f'(x) + f(x) = \sin(x) \] 在这个方程中，`f(x)`是未知函数，`f'(x)`和`f''(x)`分别表示`f(x)`的一阶导数和二阶导数。使用`sympy`库的`dsolve()`函数可以方便地求解这个方程： ```python from sympy import * f = symbols('f', cls=Function) x = symbols('x') eq = Eq(f(x).diff(x, x) - 2*f(x).diff(x) + f(x), sin(x)) solution = dsolve(eq, f(x)) print(solution) ``` 运行这段代码后，得到的解为： \[ f(x) = (C1 + C2*x)*e^x + \frac{\cos(x)}{2} \] 这里的`C1`和`C2`是积分常数，`e`是自然对数的底数。接下来，第二个例子展示了如何求解一个一阶非线性微分方程，并绘制其解的图形： \[ f'(x) + f(x) + f(x)^2 = 0 \] 同样，我们使用`dsolve()`函数求解： ```python from sympy import * f = symbols('f', cls=Function) x = symbols('x') eq = Eq(f(x).diff(x) + f(x) + f(x)**2, 0) solution = dsolve(eq, f(x)) C1 = symbols('C1') eqr = -C1 / (C1 - exp(x)) eqr1 = eqr.subs(x, 0) sol_C1 = solveset(eqr1 - 1, C1) eqr2 = eqr.subs(C1, sol_C1[0]) ``` 这里，我们找到`C1`的值为1/2，然后使用`matplotlib`绘制解的图形： ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x_1 = np.arange(-5, 5, 0.1) y_1 = [-0.5 / (0.5 - exp(x)) for x in x_1] plt.plot(x_1, y_1) plt.axis([-6, 6, -10, 10]) plt.grid() plt.show() ``` 最后一个例子是一个简单的指数增长模型，对应于一阶线性常微分方程： \[ y'(x) = y(x) \] 求解这个方程得到： \[ y(x) = C1 * e^x \] 再次，我们可以使用`matplotlib`绘制解的图形： ```python x_1 = np.arange(-5, 5, 0.01) y_1 = [exp(x) for x in x_1] plt.plot(x_1, y_1, color='orange') plt.grid() plt.show() ``` 通过这些例子，我们可以看到`sympy`库在解决微分方程上的强大功能。不仅可以求解复杂的方程，还可以结合其他库如`matplotlib`来直观地理解解的性质。对于初学者来说，掌握这些技能将有助于在数学建模、科学计算和数据分析等领域中提高工作效率。

这段代码使用了Python的sympy库来解方程。首先导入sympy库并定义变量x，然后定义方程eq，使用Eq函数将方程左边和右边相等。接着使用solve函数求解方程eq，将解赋值给变量sol，并打印出解。根据提供的代码，方程为95x^5+469x^4+920x^3+920x^3+890x^2+415x^1+65=0，解为[-1.0, -0.5, -0.2, 0.2, 0.5]。

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from sympy import * x = symbols('x') eq = Eq(95*x**5 +469*x**4+920*x**3+920*x**3+890*x**2+415*x**1+65 , 0) sol = solve(eq, x) print(sol)

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