这是一个四阶龙格库塔方法,我用它来画一些微分方程。在
我们的目标是创建一个4x100000x.1数组,在时间步中的每个点上给我一个值x, y, dx, dy
,这样我就可以用这4个参数绘制任何方程。在
#Assumptions
x0, y0 = -.250, .433
x1, y1 = -.250,-.433
x2, y2 = .500, .000
R = .2
C = .5
d = .25
#Imports
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.integrate as intgr
import math
#ag = [[ x0, y0], [ x1, y1], [ x2, y2]]
mag = [[-.250,.433], [-.250,-.433], [.500,.000]]
def der( xin, t ):
mag = [[-.250,.433],[-.250,-.433],[.500,.000]]
x = xin[0]
y = xin[1]
vx = xin[2]
vy = xin[3]
dx = vx
dy = vy
vx2 = 0
vy2 = 0
vx1 = -R * vx - C * x
vy1 = -R * vy - C * y
for i in range( mag.__len__() - 1 ):
vx2 = vx2 + ( ( mag[i][0] - x )
/ ( ( mag[i][0] - x )**2
+ ( mag[i][1] - y )**2
+ d**2
)**1.5
)
vy2 = vy2 + ( ( mag[i][1] - y )
/ ( ( mag[i][0] - x )**2
+ ( mag[i][1] - y )**2
+ d**2
)**1.5
)
vx3 = vx1 + vx2
vy3 = vy1 + vy2
array = [dx,dy,vx3,vy3]
return array
dt = .1
t = np.arange( 0, 100000, dt )
xzero = [.2, .2, 0, 0]
def RK4( func, xzero, t ):
rows = xzero.__len__()
columns = t.__len__()
x = np.zeros( ( rows, columns ) )
x_t = 0
ind = 0
x[:,ind] = xzero
dt = t[1] - t[0]
for time in t[0:len( t ) - 1]:
ind = ind + 1
K1 = dt * func( x[:,ind-1], time )
K2 = dt * func( x[:,ind-1] + .5 * K1, time + .5 * dt )
K3 = dt * func( x[:,ind-1] + .5 * K2, time + .5 * dt )
K4 = dt * func( x[:,ind-1] + K3, time + dt )
x[:,ind] = x[:,ind-1] + ( 1.0 / 6.0 ) * ( K1
+ 2 * K2
+ 2 * K3
+ K4
)
return x
产生numpy
float 64错误
我不太清楚为什么,但是我代码中的某些变量没有被解释为数字?在
提前感谢您的帮助,让我知道我是否应该提供更多的代码或更大的上下文。在
错误消息:
您正试图用
list
的实例乘以浮点数。在这种操作实际上是为整数定义的,在整数中可以得到输入列表的多个副本的串联(给定
a = [1, 2, 3]; print( 2*a )
返回[1, 2, 3, 1, 2, 3]
)。因此错误消息。在解决方案:
特别是提供了一个{/cd5>的算法。在
作为第一点,从
RK4()
返回ODE函数应该相当明确 作为:相关问题 更多 >
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