Python 向量微分方程

我正试图用Python解一个向量微分方程，但我一直得到一个我不太理解的错误。 这是我的密码：

    import numpy as np
from scipy.integrate import solve_ivp
import matplotlib.pyplot as plt

N=100

tau_s=1
tau_n=1
R=1

t0=0
t1=10

v_rest=-65

M=[]


for i in range(N):
    M.append([])
    for j in range(N):
        M[i].append(1)

M=np.array(M)

def I(t):
    I=5   
    return I

def system(u,t):
    du=np.zeros((N,)

    du=-1/tau_s*(u-v_rest)+R*(I(t)+np.dot(M,u))

    return du

u0=v_rest*np.ones(N,)

ts=(0,1000)

sol=solve_ivp(system,ts,u0)

我得到的错误是：

ValueError: could not broadcast input array from shape (100,100) into shape (100)

如果我理解正确，这意味着diff方程的一边与另一边的形状不同，因此Python无法解决它，但是M和u的乘积应该产生一个形状为100的向量，所以我不确定发生了什么

你能帮我一下吗？

来自：电话号码是funt，y。这里t是一个标量。我想你们的论点在系统中被交换了

如果我将system的签名更改为systemt，您的代码对我来说运行良好。尽管如此，我不能说我是否得到了预期的答案。

来自：呼叫签名是funt，y。这里t是一个标量。我想你们的论点在系统中被交换了

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如果我将system的签名更改为systemt，您的代码对我来说运行良好。尽管如此，我不能说我是否得到了预期的答案。

来自solve_ivp的文档：呼叫签名是funt，y。这里t是一个标量。我想你们的论点在系统中被交换了。@brady天哪，我想就是这样了。。。谢谢你可以把M的结构缩短为M=np.ones[N，N]。在numpy中，从文件中读取矩阵也有一个专用的方法，很少会出现必须逐个元素构造这样一个矩阵的情况。@LutzLehmann是的，谢谢solve_ivp文档：调用签名是funt，y。这里t是一个标量。我想你们的论点在系统中被交换了。@brady天哪，我想就是这样了。。。谢谢你可以把M的结构缩短为M=np.ones[N，N]。从文件中读取矩阵在numpy中也有专门的方法，很少会出现这样的情况，你必须逐个元素构造这样一个矩阵。@LutzLehmann是的，你是对的，谢谢，这是一个完美的解决方案，谢谢，实际上我有一个新问题，因为现在我想添加一个条件，当u向量中的任何变量达到-30时，它的集合为v_rest，我尝试了一些方法，但是如果语句不起作用，它们都不起作用，因为u是一个向量，它只是不起作用，把du的表达式改成du[u@MichalPiotrak听起来你可能需要在向量中循环并逐个检查每个值。如果你想不出来，我建议创建一个新问题，更新代码显示你尝试过的内容。如果有人能看到你尝试过的内容，他们会更容易回答。我尝试过，但id无效：<我想我应该创建一个新问题谢谢你的帮助是的，这是一个完美的解决方案，谢谢事实上我有一个新问题，因为现在我想添加一个条件，当u向量中的任何变量达到-30时，它的集合为v_rest，我尝试了一些事情，但是如果语句不起作用，它们都不起作用，因为u是一个向量，它只是不起作用改变edu到du的表达式[u@MichalPiotrak听起来你可能需要在向量中循环并逐个检查每个值。如果你想不出来，我建议创建一个新问题，更新代码显示你尝试过的内容。如果有人能看到你尝试过的内容，他们会更容易回答。我尝试过，但id无效：<我想我应该创建一个新问题谢谢你的帮助