来自 Python 的 C/C++ 速度 ODE 集成答案

【问题标题】：C/C++ speed ODE integration from Python来自 Python 的 C/C++ 速度 ODE 集成
【发布时间】：2017-08-24 02:04:14
【问题描述】：

我正在对一些 ODE 进行数值积分，例如

y'(t) = f(y(t), t)

这很容易使用例如 scipy 的integrate.ode 完成。函数f是使用标准Python定义的，例如：

def f(y, t, k):
    return -k*y**3

我的理解是，这意味着integrate.ode 使用的fortran/C 实现必须一直对Python 进行回调，这可能会很慢。 我的问题是有没有办法避免这种情况？

最好我正在寻找一个可以让我在我的 Python 代码中内联 C-sn-p 的包，例如：

double f(double y, double t, double k) {
    return -k*pow(y,3);
}

是否有任何适用于 Python 的 ODE 集成器库允许这样做？

我知道有像scipy.weave 这样的包可用于在Python 中内联C 代码，但我看不到与Integrate.ode 交互的简单方法。在所有情况下，我认为接口都必须通过 Python 函数调用。

这样的内联 C 代码存在于其他库中，例如 fenics，其中 Expression 允许 jit 编译的 C 代码。

【问题讨论】：

我认为你很幸运 - scipy 0.19 中的 recent changes 让你将编译后的 Cython 函数传递给 scipy.ode。我自己并没有真正使用过它，所以不能轻易提供一个有用的工作示例......
谢谢@DavidW。这非常有用！我很高兴看到它来到 scipy。但是，它似乎还没有为odeint 实现，而只是为quad 实现（参见文档中func 的描述）。

【解决方案1】：

有一个专门用于扩展 scipy.integrate 功能的 scikit。

正如 DavidW 提到的，SciPy 中有一个新功能可以实现编译样式回调，但此时只有正交例程可以使用它。

【讨论】：