Python scipy.integrate.ode.integrate（）可选的'step'和'relax'参数做什么？

我很清楚如何以最简单的形式使用

scipy.integrate.ode.integrate（t）

函数，但API指出它还包含两个可选参数，即

step

和

relax

。当前没有关于这些参数的信息，也没有在中使用这些参数。我想知道，它们是做什么的，在某些情况下它们有用吗？

存在

步骤

和

松弛

参数，允许用户只运行部分积分算法，而不是完全积分。它们对于测试算法的内部结构很有用，但对于普通用户来说并不是特别有用

这两个参数都被视为布尔标志，以选择不同类型的部分积分。如果

step

为True（非零），则

integrate（）

运行积分器的

step（）

方法，其docstring表示

“执行一个积分步骤并返回（y1，t1）。”

基本上它只运行正常积分过程中的一个步骤

如果

relax

为True（非零），则

integrate（）

运行积分器的

run\u relax（）

方法，其docstring表示

“从t=t0到t>=t1进行积分并返回（y1，t）。”

基本上，它运行积分直到通过所需的值，但不执行额外的返回到指定值的步骤

这一切都可以从中看出

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编辑：我在SciPy中打开了一个Pull请求来澄清这些文档：

这是否意味着默认情况下

step=False

会抛出所有中间步骤？还有，你所说的后退是什么意思？这只是一个插值吗？如果在循环中运行

integrate

方法，这两种行为看起来都很奇怪。在第一种情况下，您会丢失很多有用的信息，并且可能会重新做很多不必要的工作。在第二种情况下，您正在累积插值的误差。我有什么误解吗？是的，

step=False

在算法中抛出中间结果，是的，后面的步骤是插值。如果你真的对算法的细节感兴趣，我建议你阅读

step=True

相当于设置

ITASK=2

，

relax=True

相当于设置

ITASK=3

。我主要感兴趣的是完全理解API，而不是实现细节。另外，还有其他可以用来代替vode的积分器，如lsoda或dopri5.OK，但要注意，

step=True

会做一些奇怪的事情：特别是，如果你要求时间

t

，它只会走一段路，除非我弄错了，它不允许您访问对应于单个步骤结束的实际时间。正如我所说的，我认为除了探索实现的内部结构之外，它没有什么用处。另外，如果设置

step=True

，则不会引用

relax

的值。您不能同时执行这两个操作，因为它们是对底层Fortran例程的完全不同的调用。如果您使用积分器来解决问题，我建议将

step

和

relax

保留为默认值。