日晷库中cvodes的python绑定。
pycvodes的Python项目详细描述
pycvodes提供了 Python绑定到 Ordinary Differential Equation 中来自cvodes的集成例程 SUNDIALS suite。pycvodes允许用户进行数值积分 （系统）微分方程。请注意，敏感度分析的例程尚未在此绑定中公开（这使得 其功能与cvode基本相同）。
以下多步骤方法可用：
- bdf：后向微分公式（1到5阶）
- adams：隐式adams方法（顺序1到12）
注意，bdf（作为隐式步进器）需要用户提供 用于计算jacobian的回调。
您可能还想知道可以使用pycvodesfrom pyodesys 例如，可以解析地导出雅可比矩阵（使用同态）。pyodesys还提供 绘图功能，C++代码生成等等。
文档
最新稳定版本的自动生成API文档可在以下位置找到： https://bjodah.github.io/pycvodes/latest （当前主分支的开发版本如下： http://hera.physchem.kth.se/~pycvodes/branches/master/html）。
安装
最简单的安装方法是使用conda package manager：
$ conda install -c conda-forge pycvodes pytest $ python -m pytest --pyargs pycvodes
测试应该通过。
手动安装
此处提供二进制分布： https://anaconda.org/bjodah/pycvodes
源分发在以下位置可用： https://pypi.python.org/pypi/pycvodes
从源安装时，可以通过设置 环境变量PYCVODES_LAPACK，以后可以从python访问您的选择：
>>>frompycvodesimport_config>>>_config.env['LAPACK']# doctest: +SKIP'lapack,blas'
如果使用pip安装pycvodes请注意，您需要安装日晷 （及其开发头，启用了cvodes&lapack）在安装pycvodes之前。
示例
经典范德波尔振荡器（见examples/van_der_pol.py）
>>>importnumpyasnp>>>frompycvodesimportintegrate_predefined# also: integrate_adaptive>>>mu=1.0>>>deff(t,y,dydt):...dydt[0]=y[1]...dydt[1]=-y[0]+mu*y[1]*(1-y[0]**2)...>>>defj(t,y,Jmat,dfdt=None,fy=None):...Jmat[0,0]=0...Jmat[0,1]=1...Jmat[1,0]=-1-mu*2*y[1]*y[0]...Jmat[1,1]=mu*(1-y[0]**2)...ifdfdtisnotNone:...dfdt[:]=0...>>>y0=[1,0];dt0=1e-8;t0=0.0;atol=1e-8;rtol=1e-8>>>tout=np.linspace(0,10.0,200)>>>yout,info=integrate_predefined(f,j,y0,tout,atol,rtol,dt0,...method='bdf')>>>importmatplotlib.pyplotasplt>>>series=plt.plot(tout,yout)>>>plt.show()# doctest: +SKIP
有关更多示例，请参见examples/，并在此处显示Jupyter笔记本： http://hera.physchem.kth.se/~pycvodes/branches/master/examples
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