用配置法求解初值问题（ivp）和两点边值问题（2pbvp）的python包。
pyCollocation的Python项目详细描述
用不同基函数配置法求解初值问题（ivp）和两点边值问题（2pbvp）的python包。目前我已经实现了以下基本功能：
笔记本示例
经济学
有许多示例笔记本演示了如何使用库来解决经济学文献中的开创性模型。
- Solow model经济增长
- Ramsey model最佳储蓄
- Spence model昂贵的信令
- 各种auction models（目前对称和非对称ipvp）
1.0路线图
最终，我希望将这个包贡献给scipy或quantecon，这取决于。理想情况下，PyCollocation的1.0版将包含以下功能…
- 至少支持两类附加基函数：b样条，还有什么？下一个明显的候选将是一些特定的函数，用来近似周期函数。
- 为过度识别的方程组提供一个求解器。目前求解类需要精确地识别由配置残差定义的方程组。许多经济应用，特别是各类拍卖的最优竞价函数模型，自然会导致系统的过度辨识。
- 内置支持计算雅可比矩阵的方程组定义的配置残差。给定用户为边值问题提供的雅可比矩阵，可以应用链式规则构造由配置残差定义的方程组的雅可比矩阵。
- 支持求解参数未知的模型（类似于scikits.bvp_solver）。这将允许同时求解和校准模型。
- 支持自由边界条件。这在拍卖理论的应用中出现了很多问题，其中出价者估价分布的上界是未知的。
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