scipy的solve_ivp如何控制最大迭代次数？答案

【问题标题】：How to control the maximum number of iterations in scipy's solve_ivp?scipy的solve_ivp如何控制最大迭代次数？
【发布时间】：2019-05-22 02:36:05
【问题描述】：

我想知道如何限制solve_ivp 进行积分步骤的迭代次数或设置最小步长。我正在运行校准，如果我的参数导致系统难以集成，我想防止求解器花费很长时间。

有 min_step 参数，但这仅适用于 LSODA 求解器，我正在使用 BDF（因为我的系统很僵硬）。对于旧的odeint，我还可以选择最大集成步骤数，但solve_ivp 似乎不存在。有谁知道求解器实际上是如何决定何时中断集成，因为它不成功？

【问题讨论】：

您是否也可以尝试隐式radau 方法以及您测量的函数评估次数是多少？如果你有一个化学反应系统，方程应该是dcA/dt = cA*(...) 的形式。如果是这样，您可以更改为明确强制执行正性的指数参数化cA=exp(uA)。

【解决方案1】：

参数你试过了吗

rtol, atol : float and array_like, optional

我认为设置更大的容差也可能会加快这个过程。

【讨论】：

我认为这不是我需要的。我想防止求解器做出微小的步骤或进行大量迭代。据我了解，参数max_step 只是防止集成步骤变得太大。
也许我应该更多地调整我的公差，但增加它们并不一定有帮助。实际上，我减少了它们以防止得到简单的错误结果（负浓度）——甚至加快了模拟速度。但我认为应该有一个单独的参数，当步骤变得太小时，它可以简单地停止集成。