Question

我试图解决像d2(phi)/dt = -(g/R) *sin(phi)那样的钟摆式微分方程（它是泰勒经典力学中的滑板问题）。我是scipy和odeint之类的新手，所以我这样做是为了准备未来更复杂的数值解决方案。

我已使用here中的代码尝试导航编码，但我提出的所有内容都是phi(t)的平面线。我认为这是因为我试图将二阶微分方程分成两个第一阶，其中一个不依赖于另一个（因为d（phi）/ dt出现） ;但我不确定如何修复它。

任何人都知道它有什么问题吗？

    # integrate skateboard problem, plot result
    from numpy import *
    from scipy.integrate import odeint 
    import matplotlib.pyplot as plt

    def skate(y, t, params):
        phi, omega = y
        g, R = params
        derivs = [omega, -(g/R)*np.sin(phi)]
        return derivs

   # Parameters
   g = 9.81
   R = 5
   params = [g, R]

   #Initial values
   phi0 = 20
   omega0 = 0
   y0 = [phi0, omega0]

   t = linspace(0, 20, 5000)

   solution = odeint(skate, y0, t, args=(params,))

   plt.plot(t, solution[:,0])
   plt.xlabel('time [s]')
   plt.ylabel('angle [rad]')
   plt.show()

Answer 1

我怀疑这里有一个错误： - （g / R） * np .sin（phi）。也许你忘了为numpy lib import定义别名（例如：import numpy as np）。相反，你刚刚做了（来自numpy import *）。试试这个：

$form_state['input']['Offset']

钟摆式odeint整合

1 个答案: