具有分段函数的python odeint

Question

当时间限制非常大时，我在使用 odeint 解决分段 odes 时遇到了一些麻烦。我在这里包含了一个极简主义的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import odeint

t0 = 1.5e+21
t_end = 4.4e+23
t= np.linspace(t0,t_end,10000)  

def DMonly(y,tt):
    return 1. if tt>=(t0+t_end)/2. else 0.

plt.semilogx(t,odeint(DMonly,0.,t),marker='.')
plt.show()

前半部分的解决方案应该是 y=0，然后在后半部分线性增加，但我总是得到 y=0，就像在这个 plot 中一样。

如果我遇到完全相同的问题，但现在 t0 和 t_end 的值不同：

t2= np.linspace(1.,100.,10000)

def DMonly2(y,tt):
    return 1. if tt>=(1.+100.)/2. else 0.

plt.plot(t2,odeint(DMonly2,0.,t2),marker='.')
plt.xlabel('t')
plt.ylabel('y(t)')
plt.show()

现在解决方案的表现与plot 一样。

Answer 1

我只是想提出一个问题，其中一个库是否可能不支持大数。

对于 Python 版本，我阅读了这个 link，它很好地解释了 Python 处理数字的方法。但是是否存在您的某个库不支持这些大数字的情况？

更新：也请看一下这个answer，尤其是Dietrich 在关于Sympy 的答案中提到的内容，也许这会有所帮助；）

对不起...我不是数学专家，但我通过测试发现了这一点，

这个号码

t0 = 1.5e+21
t_end = 4.4e+23

符合条件

t0 = 1500000000000000000000
t_end = 440000000000000000000000

使用这样的值运行：

t0 = 15000000
t_end = 4400000000

我得到了

然后用这个值减去 0：

t0 = 1500000
t_end = 440000000

我明白了：