使用 Scipy 中的 solve_ivp() 和动态参数答案

【问题标题】：Use solve_ivp() from Scipy with dynamic args使用 Scipy 中的 solve_ivp() 和动态参数
【发布时间】：2019-09-16 00:34:03
【问题描述】：

我正在尝试使用solve_ivp() 函数来求解具有状态相关参数的 ODE。这个想法是在给定轨迹的当前状态的每个时刻更新 ODE。

给定ODE模型如下：

def model(t, y, arg1, arg2):
    '''
    Some Dynamics model that includes arg1 and arg 2
    '''
    return dy_dt

arg1 和 arg2 是使用其他函数计算得出的：

def gen_args(y):
    '''
    Calculate arg1 and arg2 based on the state y
    '''
    return arg1, arg2

那我想通过 ODE 模型进行积分：

scipy.integrate.solve_ivp(model, t_span, y0, method='RK45', t_eval=None, dense_output=False, events=None, vectorized=False)

什么是实现这个的好方法？

我检查过类似的问题，如here 和here，但是所有的参数都是外部常量。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

一个简单的解决方案是在model 中调用gen_args：

def model(t, y):
    arg1, arg2 = gen_args(y)
    dy_dt = ...
    return dy_dt

【讨论】：

【解决方案2】：

添加到@Warren Weckesser 的答案

在“solve_ivp”的 args 参数中包含任何状态和（或）与时间相关的参数是没有意义的。它们应包含在 'solve_ivp' 本身的 'fun' 参数。不可能包含任何与受@Warren Weckesser 启发的this answer 类似的状态和（或）与时间相关的参数。中的args参数

solve_ivp( fun, t_span, y0, method='RK45', t_eval=None, dense_output=False, events=None, vectorized=False, args=None, **options, )

只能接受一组常量参数（例如浮点数、整数等）

【讨论】：