Python科学：用条件中断微分方程求解_python

我目前正在使用在python下解决一个微分方程系统，以模拟一个场中的带电粒子（源于此）：

time = np.linspace(0, 5, 1000)

def sm(x, t): 
    return np.array([x[1], eta*Ez0(x[0])])

traj = odeint(sm,[0,1.], time)

它工作正常，但我想在x [0] <0时立即停止计算。目前，我只是阻止系统的发展：

def sm1(x, t): 
    if x[0] < 0:
        return np.array([0, 0]) 
    else:
        return np.array([x[1], eta*Ez0(x[0])])

traj = odeint(sm1,[0,1.],time)

但我想有更好的解决方案。 我发现了但在我看来，它固定了步骤的数量，这是令人遗憾的。 任何建议表示赞赏。

如果编写odeint函数的自定义扩展名，则可以使函数在完成时引发特定异常。 在Python中执行此操作可能会使其运行速度大大降低，但我认为您在C或Cython中编写的内容相同。 请注意，我还没有测试以下内容。

class ThatsEnoughOfThat(Exception):
    pass

def custom_odeint(func, y0, t): # + whatever parameters you need
    for timestep in t:
        try:
            # Do stuff. Call odeint/other scipy functions?
        except ThatsEnoughOfThat:
            break
    return completedstuff

def sm2(x, t):
    if x[0] < 0:
       raise ThatsEnoughOfThat
    return np.array([x[1], eta*Ez0(x[0])])

Python科学：用条件中断微分方程求解

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