NumPy odeint 输出额外变量

在仿真过程中保存中间变量的最简单方法是什么odeint在 Numpy 中？

例如：

def dy(y,t)
    x = np.rand(3,1)
    return y + x.sum()

sim = odeint(dy,0,np.arange(0,1,0.1))

保存存储在中的数据的最简单方法是什么x模拟期间？理想情况下在指定的点t参数传递给odeint.

破解 odeint 的一种便捷方法（有一些注意事项）是将您对 odeint 的调用包装在类中的方法中，使用dy作为另一种方法，并通过self作为你的论点dy功能。例如，

class WrapODE(object):
    def __init__(self):
        self.y_0 = 0.
        self.L_x = []
        self.timestep = 0
        self.times = np.arange(0., 1., 0.1)

    def run(self):
        self.L_y = odeint(
            self.dy,
            self.y_0, self.times,
            args=(self,))

    @staticmethod
    def dy(y, t, self):
        """"
        Discretized application of dudt

        Watch out! Because this is a staticmethod, as required by odeint, self
        is the third argument
        """
        x = np.random.rand(3,1)
        if t >= self.times[self.timestep]:
            self.timestep += 1
            self.L_x.append(x)
        else:
            self.L_x[-1] = x
        return y + x.sum()

需要明确的是，这是一个很容易陷入陷阱的黑客行为。例如，除非 odeint 执行欧拉步进，否则 dy 被调用的次数将超过您指定的时间步数。为了确保你得到一个x对于每个y，猴子生意if t >= self.times[self.timestep]:块在数组中选择一个位置来存储每个时间值的数据times向量。您的特定应用程序可能会导致其他疯狂的问题。请务必针对您的应用彻底验证此方法。