4つの微分方程式の連立システム-Python
写真の4つの微分方程式の連立システムがあります。4つの関数(xG; yG;ガンマ;ベータ)とその導関数があります。それらはすべて同じ独立変数tの関数です。
私はそれをodeintで解決しようとしています。問題は、そうするためには、各二次導関数が他の二次導関数に依存しないようにシステムを表現する必要があると思うことです。これは確かにどこかでエラーに私を連れて行くであろう数学の量を含みます(私は試しました!)。
私がどのようにできるか知っていますか:
- この微分方程式系をそのまま解きますか?
- または私のために二次導関数を分離するためにPythonを入手しますか?
テストコードを添付しています
ありがとう

import numpy
import math
from numpy import loadtxt
from pylab import figure, savefig
import matplotlib.pyplot as plt
# Use ODEINT to solve the differential equations defined by the vector field
from scipy.integrate import odeint
def vectorfield(w, t, p):
"""
Defines the differential equations for the coupled system.
Arguments:
w : vector of the state variables:
w = [Xg, Xg1 Yg, Yg1, Gamma, Gamma1, Beta, Beta1]
t : time
p : vector of the parameters:
p = [m, rAG, Ig,lcavo]
"""
#Xg is position ; Xg1 is the first derivative ; Xg2 is the second derivative (the same for the other functions)
Xg, Xg1, Yg, Yg1, Gamma, Gamma1, Beta, Beta1 = w
Xg2=-(Ig*Gamma2*math.cos(Beta))/(rAG*m*(-math.cos(Gamma)*math.sin(Beta)+math.sin(Gamma)*math.cos(Beta)))
Yg2=-(Ig*Gamma2*math.sin(Beta))/(rAG*m*(-math.cos(Gamma)*math.sin(Beta)+math.sin(Gamma)*math.cos(Beta)))-9.81
Gamma2=((Beta2*lcavo*math.sin(Beta))+(Beta1**2*lcavo*math.cos(Beta))+(Xg2)-(Gamma1**2*rAG*math.cos(Gamma)))/(rAG*math.sin(Gamma))
Beta2=((Yg2)+(Gamma2*rAG*math.cos(Gamma))-(Gamma1**2*rAG*math.sin(Gamma))+(Beta1**2*lcavo*math.sin(Beta)))/(lcavo*math.cos(Beta))
m, rAG, Ig,lcavo, Xg2, Yg2, Gamma2, Beta2 = p
# Create f = (Xg', Xg1' Yg', Yg1', Gamma', Gamma1', Beta', Beta1'):
f = [Xg1,
Xg2,
Yg1,
Yg2,
Gamma1,
Gamma2,
Beta1,
Beta2]
return f
# Parameter values
m=2.722*10**4
rAG=2.622
Ig=3.582*10**5
lcavo=4
# Initial conditions
Xg = 0.0
Xg1 = 0
Yg = 0.0
Yg1 = 0.0
Gamma=-2.52
Gamma1=0
Beta=4.7
Beta1=0
# ODE solver parameters
abserr = 1.0e-8
relerr = 1.0e-6
stoptime = 5.0
numpoints = 250
#create the time values
t = [stoptime * float(i) / (numpoints - 1) for i in range(numpoints)]
Deltat=t[1]
# Pack up the parameters and initial conditions:
p = [m, rAG, Ig,lcavo, Xg2, Yg2, Gamma2, Beta2]
w0 = [Xg, Xg1, Yg, Yg1, Gamma, Gamma1, Beta, Beta1]
# Call the ODE solver.
wsol = odeint(vectorfield, w0, t, args=(p,),
atol=abserr, rtol=relerr)
回答
すべての2次導関数を1次導関数として書き直し、8つのODEを一緒に解く必要があります。

次に、すべての導関数の初期条件が必要ですが、すでにあるようです。参考までに、コードは実行されません(line 71: NameError: name 'Xg2' is not defined
)、確認してください。
また、詳細については、2次常微分方程式を数値的に解くことを参照してください。
編集#1:最初のステップでは、連立方程式を分離する必要があります。手動で解決することもできますが、お勧めしません。sympy
モジュールを使用しましょう。
import sympy as sm
from sympy import symbols
# define symbols. I assume all the variables are real-valued, this helps the solver. If not, I believe the result will be the same, but just calculated slower
Ig, gamma, gamma1, gamma2, r, m, beta, beta1, beta2, xg2, yg2, g, l = symbols('I_g, gamma, gamma1, gamma2, r, m, beta, beta1, beta2, xg2, yg2, g, l', real = True)
# define left hand sides as expressions
# 2nd deriv of gamma
g2 = (beta2 * l * sm.sin(beta) + beta1**2 *l *sm.cos(beta) + xg2 - gamma1**2 *r * sm.cos(gamma))/(r*sm.sin(gamma))
# 2nd deriv of beta
b2 = (yg2 + gamma2 * r * sm.cos(gamma) - gamma1**2 *r * sm.sin(gamma) + beta1**2 *l *sm.sin(beta))/(l*sm.cos(beta))
# 2nd deriv of xg
x2 = -Ig*gamma2*sm.cos(beta)/(r*m*(-sm.sin(beta)*sm.cos(gamma) + sm.sin(gamma)*sm.cos(beta)))
# 2nd deriv of yg
y2 = -Ig*gamma2*sm.sin(beta)/(r*m*(-sm.sin(beta)*sm.cos(gamma) + sm.sin(gamma)*sm.cos(beta))) - g
# now let's solve the system of four equations to decouple second order derivs
# gamma2 - g2 means "gamma2 - g2 = 0" to the solver. The g2 contains gamma2 by definition
# one could define these equations the other way, but I prefer this form
result = sm.solve([gamma2-g2,beta2-b2,xg2-x2,yg2-y2],
# this line tells the solver what variables we want to solve to
[gamma2,beta2,xg2,yg2] )
# print the result
# note that it is long and ugly, but you can copy-paste it as python code
for res in result:
print(res, result[res])
これで、すべての2次派生物が分離されました。たとえば、の式beta2
は

したがって、それ(および他のすべての2次導関数も)は次の形式になります

xg
またはに依存しないことに注意してくださいyg
。
2つの新しい変数を紹介しましょう、b
とk
。

その後、


解決すべきODEの完全なシステムは

現在、すべてのODEは、何の派生物でもない4つの変数に依存しています。ためにも、xg
そしてがyg
縮退された、わずか6方程式の代わり8は、また、ある、一つは同様にこれらの二つの式を書き換えることができgamma
、およびbeta
8つの方程式の完全なシステムを得るために、そしてそれを一緒に統合します。