如何使用scipy odeint求解該微分方程？

Question

我正在嘗試使用scipy odeint解決以下微分方程式，但沒有取得很大的成功：

import numpy as np
from scipy.misc import derivative
from scipy.integrate import odeint

Imag = 16000.
w = 2*np.pi*60
tau = .05
theta = 1.52
phi = theta - np.radians(90)
t = np.linspace(0,.1,10000)
def Ip(t):
    return np.sqrt(2)*Imag*(np.sin(w*t+phi-theta)-np.exp(-t/tau)*np.sin(phi-theta))

B = lambda Ip: Ip/(53.05+0.55*abs(Ip))
def L(B):
    return derivative(B,Ip(t))*377.2

def dI(t):
    return derivative(Ip,t)

def f(y,t):
    Rb = 8.
    N = 240.
    Is = y[0]
    f0 = (1/(L(B)+0.002))*((dI(t)*L(B)/N)-Rb*y[0])
    return [f0]

yinit = [0]
sol = odeint(f,yinit,t)
print sol[:,0]

我不斷收到以下錯誤：

odepack.error: Result from function call is not a proper array of floats.
ValueError: object too deep for desired array
odepack.error: Result from function call is not a proper array of floats.

我應該怎么做才能正確運行腳本？

Answer 1

怎樣用ode而不是odeint

您有一個非常類似的問題： 如何使odeint成功？

Answer 2

您對此功能有疑問：

def L(B):
    return derivative(B,Ip(t))*377.2

請注意， t表示之前定義的全局變量，它是一個numpy數組。 我認為你需要重新考慮你如何定義你的函數及其參數-應該t也是一個參數L ？ 照原樣， f返回包含數組的列表，即使其第一個參數包含單個元素也是如此：

In [10]: f([1], 0)
Out[10]: 
[array([ -2.28644086e+10,  -2.28638809e+10,  -2.28633064e+10, ...,
        -1.80290012e+09,  -1.80271510e+09,  -1.80258446e+09])]

這將導致odeint斷裂。