私はDEシステムを使用していますが、微分方程式を解くために最もよく使用されるpythonライブラリ)を知りたいのですが。
私の方程式は、非線形の1次方程式です。
大規模な非線形システム(特にスティッフなシステム)を解く必要がある場合、scipyツールは遅くて扱いにくくなります。 PyDSTool パッケージがこの状況で非常に一般的に使用されるようになりました。方程式を自動的にCコードに変換し、優れたソルバーと統合できます。しきい値超過などの状態定義のイベントを定義したり、配列から外部入力信号を追加したり、他の分析(分岐分析など、パッケージにAUTOへのインターフェイスが含まれているため)を実行したりする場合に特に便利です。
シンボルでの計算-sympyを使用します。
Python=で微分方程式を実行する方法については、このWebサイトのnumpyおよびscipyパッケージを使用して学習します。
https://www.udacity.com/course/differential-equations-in-action--cs222
コースは微分方程式の動作です。
PyDSTool を使用できます。これは、動的システムのモデリング、シミュレーション、および分析環境用です。それは主にscipyとnumpyを使用しています
おそらくSciPyまたはNumPyの何かでしょう。
参照: http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/integrate.html