在python中更改DE的顺序（scipy.integrate.odeint）

我面临微分方程（python）的问题：

这是我的德：

m*x“（t）+d*x'（t）+k*x（t）=y（t）

其中

y（t）=y*sin（w*t）

数据：

m=3
d=79
k=200000
w=152 
Y=0.05
t=np.linspace(t_0,t_1, n) # not that important.  

我必须使用

scipy.integrate.odeint

获得

x（t）

的

numpy.array

，我在将2的DE转换为1的DE时遇到了很大的问题

我要找的是scipy.integrate.odeint中的func

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根据我的方程，首先需要找到x（t）的np.数组，然后是x'（t）和x'（t）。

通常的步骤是设置

v=x'

，以便

x' = v
v' = ( y(t) - d*v - k*x) / m

或

结果

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但我不是从中得到速度（x是运动，x'是速度，x''是加速度）吗？我需要得到x（t）-运动你需要解耦合系统，然后从数值积分的向量值结果中提取你的值。所以如果我插入u[：，0]，我会得到x（t）？因为如果我这样做，答案是错误的（我的t=np.linspace（2.5，4.51900）的数据）这一行做什么：x，v=u

x，v=u

将列表/数组/向量

u

解压到其组件中。采样范围没有初始条件那么重要，您没有给出它们。

def derivs(u,t):
    x,v = u
    return [ v, ( y(t) - d*v - k*x) / m ]


def y(t): return Y*np.sin(w*t)

t_0, t_1, n = 0, 1, 501
t=np.linspace(t_0,t_1, n)

x0, v0 = 0.0, 0.0
u0 = [ x0, v0 ]

u = odeint(derivs, u0, t)

plt.subplot(2,1,1); plt.title("x(t)"); plt.plot(t, u[:,0])
plt.subplot(2,1,2); plt.title("x'(t)"); plt.plot(t, u[:,1])
plt.show()