scipy.integrate.solve_ivp()这个方法接收哪些数据

scipy.integrate.solve_ivp()方法接收以下参数：

1. fun：ODE的右侧函数。它应该接收两个参数，第一个是表示时间的标量，第二个是表示状态的向量。它应该返回与状态向量的形状相同的一维数组，表示ODE的导数。

2. t_span：ODE的时间跨度。它应该是一个形状为(2,)的元组，包含ODE的起始和结束时间。

3. y0：ODE的初始状态。它应该是一个一维数组，表示ODE的初始状态。

4. method：求解器使用的方法。它可以是“RK45”、“RK23”、“DOP853”、“Radau”、“BDF”或“LSODA”。

5. t_eval：要计算ODE的时间点。它可以是一个一维数组或一个可调用对象。

6. args：传递给fun的任意其他参数。

7. dense_output：如果为True，则返回一个DenseOutput对象，该对象可以用于在任何时间点计算ODE的状态。默认值为False。

8. events：事件函数。它应该接收两个参数，第一个是表示时间的标量，第二个是表示状态的向量。它应该返回一个一维数组，其中每个元素都是事件函数的值。默认值为None。

9. vectorized：如果为True，则fun和events被假定为向量化的，即可以同时接收多个状态。默认值为False。

10. **kwargs：其他参数传递给求解器。

相关问题

scipy.integrate.solve_ivp 函数该如何使用？

scipy.integrate.solve_ivp 函数是一个用于求解常微分方程初值问题的函数。该函数的基本用法如下：

1. 定义一个函数 f(t,y)，表示 y'= f(t,y)，其中 t 是时间变量，y 是未知函数，可以是一个向量。

2. 设定求解的时间范围，即 t_span = [t0, tf]，其中 t0 是初始时间，tf 是结束时间。

3. 设定初始值 y0。

4. 调用 solve_ivp 函数求解。

具体代码如下：

import numpy as np
from scipy.integrate import solve_ivp

def f(t,y):
    return y+t

t_span = [0, 1] # 求解时间范围
y0 = np.array([0]) # 初始值
sol = solve_ivp(f, t_span, y0) # 求解

print(sol.t) # 时间步长
print(sol.y) # 解

该代码求解的是 y' = y+t，初值为 y(0)=0，在时间范围 [0, 1] 内的解。

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

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。