Problème lors de l'obtention par odeINT des équations générées par une boucle

Question

Je souhaite utiliser l'odeINT de Python pour intégrer plusieurs jeux d'équations générés par une boucle. Les équations sont toutes couplées et doivent donc être intégrées simultanément, via un appel à odeINT. Le problème est que les conditions initiales ("y0") doivent être une liste de listes ou une matrice (plutôt qu'une simple liste). odeINT donne cette erreur: "La condition initiale y0 doit être unidimensionnelle". Je me demande comment contourner cela. Voici un exemple du code; merci beaucoup pour vos idées.

class network: 
    def __init__(self): 
     self.i_range = 3 
     ## INITIAL CONDITIONS WILL BE A LIST OF LISTS. 
     ## THIS IS THE SOURCE OF odeINT's ERROR. 
     self.init = [[] for i in range(self.i_range)] 
     for i in range(0,self.i_range): 
      self.init[i].append(-50.+0.1*(random.random())) 
      self.init[i].append(1.+1.*(random.random())) 

     self.Tfinal = 10 # final time 
     self.dt = 1. # time step 

    def eqns(self, x, t): 
     a, b = x 
     dadt = zeros_like(a) 
     dbdt = zeros_like(b) 
     for i in range (0,i_range): 
      dadt[i] = np.cos(b[i]) 
      dbdt[i] = np.sin(a[i]) 
     return dadt, dbdt 

    def run(self): 
     self.times = sp.arange(0,self.Tfinal,self.dt) 
     self.sim = odeint(self.eqns,self.init,self.times) 

Answer 1

utilisation

a,b = reshape(x,(2,-1)) 

pour diviser le vecteur plat et

return reshape((dadt,dbdt), -1) 

pour les recombiner en un réseau plat. Voir https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.reshape.html

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Plus concrètement, et jouer avec certaines des fonctionnalités de liste de python, dans l'initialisation ne

a = [ -50. + 0.1*random.random() for _ in range(self.i_range) ] 
b = [ 1. + 1.0*random.random() for _ in range(self.i_range) ] 
self.init = np.reshape((a,b), -1) 

et la fonction ode devient

def eqns(self, x, t): 
    a, b = np.reshape(x,(2,-1)) 
    dadt = [ np.cos(bb) for aa,bb in zip(a,b) ] 
    dbdt = [ np.sin(aa) for aa,bb in zip(a,b) ] 
    return np.reshape((dadt,dbdt), -1) 

Cela devrait être suffisant pour obtenir un résultat. Vous voudrez peut-être transformer self.sim en une liste de paires de listes pour retrouver la structure du problème, mais là vous devez travailler, car il y a maintenant 2 "grandes" dimensions à fournir.

np.reshape(self.sim, (self.times.size,2,-1)) 

pourrait fonctionner comme une première étape ..