计算这样一个微分方程组的数值解： dxdt = sigma*(y - x) dydt = x*(pou - z) - y dzdt = x*y - beta *z 三个方程定义了三维空间中的各个坐标点上度速度矢量，其中ρ、σ、β为常数，不同的参数可以算出不同的轨迹：x(t)、y(t)、z(t)。当参数为某些值时，轨迹出现混沌现象。即最小的初值差别也会显著地影响运动轨迹。

你可以使用数值方法，如欧拉方法或Runge-Kutta方法，来求解这个微分方程组的数值解。以下是一个示例代码，使用Python的scipy库中的odeint函数来求解：

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint

# 定义微分方程组
def equations(state, t):
    x, y, z = state
    dxdt = sigma * (y - x)
    dydt = x * (pou - z) - y
    dzdt = x * y - beta * z
    return [dxdt, dydt, dzdt]

# 设置参数
sigma = 10
pou = 28
beta = 8/3

# 设置初始条件
x0, y0, z0 = (1, 1, 1)
initial_state = [x0, y0, z0]

# 设置时间步长和时间点
t_start = 0
t_end = 10
n_points = 1000
t = np.linspace(t_start, t_end, n_points)

# 求解微分方程组的数值解
solution = odeint(equations, initial_state, t)

# 提取数值解中的各个坐标点
x = solution[:, 0]
y = solution[:, 1]
z = solution[:, 2]

你可以根据需要修改初始条件、参数以及时间步长和时间点的设置。最后，你可以通过`x`、`y`、`z`数组得到数值解的轨迹。