scipy ode update set_f_params内部函数集为set_solou

Question

将ode与scipy集成时，ode接受一个参数多于t和y的函数。例如：

def fun(t, y, param1, param2):

这些参数的值可以使用set_f_params方法设置。在

但是，当同时使用set_solout方法并尝试在该函数内用set_f_params更新参数时，集成保持不变，就好像没有修改参数一样。在

你如何使用sol\u out修改参数？我想从dopri5密集输出中获益，但我需要在每个时间步更新非齐次项。在

下面是一个最小的例子。在

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import ode

def fun(t, x, param):
    return x - param

def f_param(t):
    return t

ode1 = ode(fun).set_integrator('dopri5').set_initial_value([10.0])
ode1.set_f_params(f_param(0))
results1 = ([], [])

ode2 = ode(fun).set_integrator('dopri5').set_initial_value([10.0])
ode2.set_f_params(f_param(0))
results2 = ([], [])

def callback1(t, x):
    results1[0].append(t)
    results1[1].append(x.copy())

def callback2(t, x):
    results2[0].append(t)
    results2[1].append(x.copy())
    ode2.set_f_params(f_param(t))

ode1.set_solout(callback1)
ode2.set_solout(callback2)

ode1.integrate(3)
ode2.integrate(3)

plt.plot(results1[0], results1[1], 'o-', alpha=0.7, label='ode1')
plt.plot(results2[0], results2[1], '.--', label='ode2')
plt.legend()

结果如下：

Answer 1

这是在scipy1.0中发布的the new ODE solvers的方法：

from functools import partial

import numpy as np
from scipy.integrate import solve_ivp

import matplotlib.pyplot as plt


def fun_fixed(t, x, param):
    return x - param

sol_fixed = solve_ivp(
    partial(fun_fixed, param=0), (0, 3), [10.0], dense_output=True)

def fun_param(t, x, fun):
    return -x + fun(t)

def f_param(t):
    return t

sol_param = solve_ivp(
    partial(fun_param, fun=f_param), (0, 3), [10.0], dense_output=True)

t = np.linspace(0, 3, num=16)

plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(t, sol_fixed.sol(t)[0], 'o-', alpha=0.7, label='ode1')
plt.plot(t, sol_param.sol(t)[0], 's-.', label='ode3')
plt.legend()