如何使用python使用runge kutta 4求解散射布里渊方程？

实际上，我正在用python实现一个项目，而且我对这种语言还比较陌生。我想用Runge-Kutta 4方法求解布里渊散射方程，并对其行为进行模拟（我附上文件，其中是具有复值且耦合的方程）

我使用的库如下所示：

import math
import cmath
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy as sp

def rkEs(ecEl,ecEs,ecrho):
    K1 = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)
    K2 = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)
    K3 = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)
    K4 = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)

    for k in range(0,Nz,1):
        x = np.array([El[k], Es[k], rho[k]], dtype=np.complex128)
        Respuesta = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)

        Runge=x

        K1[0]=(ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEl[k]))
        K1[1]=(ecEs(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEs[k]))
        K1[2]=(ecRho(Runge[0],Runge[1],Runge[2]))

        Runge[0]=x[0]+K1[0]*dt/2 #Primera evolucion de El
        Runge[1]=x[1]+K1[1]*dt/2 #Primera evolucion de Es
        Runge[2] = x[2] + K1[2] * dt / 2 #Primera evolucion de rho

        K2[0]=(ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEl[k]))
        K2[1] = (ecEs(Runge[0],Runge[1],Runge[2], dzEs[k]))
        K2[2] = (ecRho(Runge[0],Runge[1],Runge[2]))

        Runge[0] = x[0] + K2[0]*dt/2 #Segunda evolucion de El
        Runge[1] = x[1] + K2[1] * dt / 2 #Segunda evolucion de Es
        Runge[2] = x[2] + K2[2] * dt / 2  # Segunda evolucion de rho

        K3[0]=(ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEl[k]))
        K3[1] = (ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2], dzEs[k]))
        K3[2] = (ecRho(Runge[0],Runge[1],Runge[2]))

        Runge[0] = x[0] + K3[0]*dt #Tercera evolucion de El
        Runge[1] = x[1] + K3[1] * dt #Tercera evolucion de El
        Runge[2] = x[2] + K3[2] * dt # Segunda evolucion de rho

        K4[0] = (ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEl[k]))
        K4[1] = (ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2], dzEs[k]))
        K4[2] = (ecRho(Runge[0],Runge[1],Runge[2]))

        Respuesta[0]=x[0]+(dt/6)* (K1[0]+2*K2[0]+2*K3[0]+K4[0])
        Respuesta[1] = x[1] + (dt / 6) * (K1[1] + 2 * K2[1] + 2 * K3[1] + K4[1])
        Respuesta[2] = x[2] + (dt / 6) * (K1[2] + 2 * K2[2] + 2 * K3[2] + K4[2])

        Elnuevo[k]=Respuesta[0]
        Esnuevo[k]=Respuesta[1]
        rhonuevo[k]=Respuesta[2]

    return 0

def ecEl(Elp,Esp,rhop,dzElp):
    dtEl=P3*Elp/P2 + (P/P2)*Esp*rhop*1j - P1*dzElp/P2
    return dtEl

def ecEs(Elp,Esp,rhop,dzEsp):
    dtEs=P3*Esp/P2 + P*Elp*rhop.conjugate()*1j/P2 + P1*dzEsp/P2
    return dtEs

def ecRho(Elp,Esp,rhop):
    dtRho= 1j*LAMBD*Elp*Esp.conjugate()/P1 - P4*rhop/P1
    return dtRho

#DATOS PROBLEMA:
#Indice de refraccion
n=1.4447

#Ancho de banda(MHz)
b=20

#Ganancia del laser
z=0

#coeficiente de perdida de la fibra(db/m)
a=0.2e-3

#velocidad de la luz(m/micro s)
c=2.9970e2
#c=1

#gamma-coeficiente de electrostriccion
g=0.9002

#Densidad promedio(kg/m^3)
rho0=2210
rho0=complex(rho0)

#Longitud de onda del láser(m)
laser=1.55e-6

#Polarizacion
M=1.5

#Parametro de acomplamiento optico
P= math.pi * g / (2 * n * rho0 * laser * M)

#Permitividad electrica del vacio(A^2*micro s^4/kg*m^3)
#e0=1
e0=8.854e12

#Velocidad del sonido(m/micro s)
v=5960*1e-6

#Acoplamiento acustico
LAMBD= math.pi * n * e0 * g / (laser * v)

#Radio de la fibra(m)
r=13.75e-6

#Area modal de la fibra
A=math.pi*r**2

#Potencia inicial del laser(W-vatios)
P0=1e-3

#Longitud de la fibra(m)
L=20

#fast chirp rate(1/micro s)
beta=2e10

#CONDICIONES
t=0
tf=tf=n*L/c

#PARÁMETROS ECUACIONES
P1=1
P2=n/c
P3=(z-a)/2
P4=math.pi*b

#DIFERENCIALES Y DIMENSION DE ARREGLOS
dz=0.001
dt=n*dz/c

Nz=L/dz
Nz=int(Nz)

Nt=tf/dt
Nt=int(Nt)

#VALORES INICIALES
Es0=1*10e-10+0j
El0=math.sqrt(2*P0/(n*c*e0*A))+0j

首先我要解释物理系统：我有一根长度为L的光纤，在它的一端有一个由激光提供的电磁场，该电磁场随时间振荡。我需要求解电磁场（El）、激光与光纤接触产生的散射场（Es）以及产生上述散射的压力波（rho）的时空方程

我尝试求解以下方程：假设电场、散射场和压力波沿光纤的初始分布，然后用有限差分法计算三个方程的空间导数；我的初始条件是：电场为高斯，散射场为高斯乘以10^-10（模拟零），压力波为常数。边界条件为：压力波和散射场在光纤外的零值，电磁场在光纤端部的零值和光纤端部的电场值。我为每个初始条件和每个空间导数制作和排列

这是有限差分法：

def finitas(Elp,Esp):

    for o in range(0,Nz-1,1):

        dzEl[o]=(-3*Elp[o]+4*Elp[o+1]-Elp[o+2])/(2*dz)
        dzEs[o] =(-3*Esp[o]+4*Esp[o+1]-Esp[o+2])/(2*dz)


    dzEl[Nz-1]=(-3*Elp[Nz-1]+4*Elp[Nz])/(2*dz)
    dzEl[Nz]=-3*Elp[Nz]/(2*dz)

    dzEs[Nz - 1] = (-3 * Esp[Nz - 1] + 4 * Esp[Nz]) / (2 * dz)
    dzEs[Nz] = -3 * Esp[Nz] / (2 * dz)

    return 0

这些是我的初始条件和我初始化的数组：

#CONDICIONES INICIALES (Funciones en t=0)

#Campo electrico del láser
El=np.array(np.ones(Nz+1),dtype=np.complex128)

for i in range(0,Nz+1,1):
    El[i] = math.exp(-(i*dz - Nz*dz/ 2) ** 2)*El0    #Gaussiana
    #El[i] = El0*math.exp(-(i * dz))    *math.sin(i*dz)              #Exponencial decreciente

#Campo electrico de Brillouin
Es=np.array(np.ones(Nz+1),dtype=np.complex128)

for i in range(0,Nz+1,1):
    Es[i] = (math.exp(-(i * dz - Nz*dz / 2) ** 2))*Es0   #Gaussiana
    #Es[i] = Es0*math.exp(-(i * dz))  *math.sin(i*dz)                #Exponencial dececiente

#GRAFICAR LA PARTE REAL E IMAGINARIA POR SEPARADO

#Densidad
rho=np.array(np.ones(Nz+1),dtype=np.complex128)

for i in range(0,Nz+1,1):
    rho[i] = rho0

#Diferenciales
dzEl=np.array(np.zeros(Nz+1),dtype=np.complex128)
dzEs=np.array(np.zeros(Nz+1),dtype=np.complex128)

#Nuevos
Elnuevo=np.array(np.zeros(Nz+1),dtype=np.complex128)
Esnuevo=np.array(np.zeros(Nz+1),dtype=np.complex128)
rhonuevo=Esnuevo=np.array(np.zeros(Nz+1),dtype=np.complex128)

所有这些都是为了求解时间导数，并用龙格-库塔法求解。我制作的代码如下：

import math
import cmath
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy as sp

def rkEs(ecEl,ecEs,ecrho):
    K1 = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)
    K2 = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)
    K3 = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)
    K4 = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)

    for k in range(0,Nz,1):
        x = np.array([El[k], Es[k], rho[k]], dtype=np.complex128)
        Respuesta = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)

        Runge=x

        K1[0]=(ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEl[k]))
        K1[1]=(ecEs(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEs[k]))
        K1[2]=(ecRho(Runge[0],Runge[1],Runge[2]))

        Runge[0]=x[0]+K1[0]*dt/2 #Primera evolucion de El
        Runge[1]=x[1]+K1[1]*dt/2 #Primera evolucion de Es
        Runge[2] = x[2] + K1[2] * dt / 2 #Primera evolucion de rho

        K2[0]=(ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEl[k]))
        K2[1] = (ecEs(Runge[0],Runge[1],Runge[2], dzEs[k]))
        K2[2] = (ecRho(Runge[0],Runge[1],Runge[2]))

        Runge[0] = x[0] + K2[0]*dt/2 #Segunda evolucion de El
        Runge[1] = x[1] + K2[1] * dt / 2 #Segunda evolucion de Es
        Runge[2] = x[2] + K2[2] * dt / 2  # Segunda evolucion de rho

        K3[0]=(ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEl[k]))
        K3[1] = (ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2], dzEs[k]))
        K3[2] = (ecRho(Runge[0],Runge[1],Runge[2]))

        Runge[0] = x[0] + K3[0]*dt #Tercera evolucion de El
        Runge[1] = x[1] + K3[1] * dt #Tercera evolucion de El
        Runge[2] = x[2] + K3[2] * dt # Segunda evolucion de rho

        K4[0] = (ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEl[k]))
        K4[1] = (ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2], dzEs[k]))
        K4[2] = (ecRho(Runge[0],Runge[1],Runge[2]))

        Respuesta[0]=x[0]+(dt/6)* (K1[0]+2*K2[0]+2*K3[0]+K4[0])
        Respuesta[1] = x[1] + (dt / 6) * (K1[1] + 2 * K2[1] + 2 * K3[1] + K4[1])
        Respuesta[2] = x[2] + (dt / 6) * (K1[2] + 2 * K2[2] + 2 * K3[2] + K4[2])

        Elnuevo[k]=Respuesta[0]
        Esnuevo[k]=Respuesta[1]
        rhonuevo[k]=Respuesta[2]

    return 0

def ecEl(Elp,Esp,rhop,dzElp):
    dtEl=P3*Elp/P2 + (P/P2)*Esp*rhop*1j - P1*dzElp/P2
    return dtEl

def ecEs(Elp,Esp,rhop,dzEsp):
    dtEs=P3*Esp/P2 + P*Elp*rhop.conjugate()*1j/P2 + P1*dzEsp/P2
    return dtEs

def ecRho(Elp,Esp,rhop):
    dtRho= 1j*LAMBD*Elp*Esp.conjugate()/P1 - P4*rhop/P1
    return dtRho

#DATOS PROBLEMA:
#Indice de refraccion
n=1.4447

#Ancho de banda(MHz)
b=20

#Ganancia del laser
z=0

#coeficiente de perdida de la fibra(db/m)
a=0.2e-3

#velocidad de la luz(m/micro s)
c=2.9970e2
#c=1

#gamma-coeficiente de electrostriccion
g=0.9002

#Densidad promedio(kg/m^3)
rho0=2210
rho0=complex(rho0)

#Longitud de onda del láser(m)
laser=1.55e-6

#Polarizacion
M=1.5

#Parametro de acomplamiento optico
P= math.pi * g / (2 * n * rho0 * laser * M)

#Permitividad electrica del vacio(A^2*micro s^4/kg*m^3)
#e0=1
e0=8.854e12

#Velocidad del sonido(m/micro s)
v=5960*1e-6

#Acoplamiento acustico
LAMBD= math.pi * n * e0 * g / (laser * v)

#Radio de la fibra(m)
r=13.75e-6

#Area modal de la fibra
A=math.pi*r**2

#Potencia inicial del laser(W-vatios)
P0=1e-3

#Longitud de la fibra(m)
L=20

#fast chirp rate(1/micro s)
beta=2e10

#CONDICIONES
t=0
tf=tf=n*L/c

#PARÁMETROS ECUACIONES
P1=1
P2=n/c
P3=(z-a)/2
P4=math.pi*b

#DIFERENCIALES Y DIMENSION DE ARREGLOS
dz=0.001
dt=n*dz/c

Nz=L/dz
Nz=int(Nz)

Nt=tf/dt
Nt=int(Nt)

#VALORES INICIALES
Es0=1*10e-10+0j
El0=math.sqrt(2*P0/(n*c*e0*A))+0j

定义的方程式如下所示：

import math
import cmath
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy as sp

def rkEs(ecEl,ecEs,ecrho):
    K1 = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)
    K2 = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)
    K3 = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)
    K4 = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)

    for k in range(0,Nz,1):
        x = np.array([El[k], Es[k], rho[k]], dtype=np.complex128)
        Respuesta = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)

        Runge=x

        K1[0]=(ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEl[k]))
        K1[1]=(ecEs(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEs[k]))
        K1[2]=(ecRho(Runge[0],Runge[1],Runge[2]))

        Runge[0]=x[0]+K1[0]*dt/2 #Primera evolucion de El
        Runge[1]=x[1]+K1[1]*dt/2 #Primera evolucion de Es
        Runge[2] = x[2] + K1[2] * dt / 2 #Primera evolucion de rho

        K2[0]=(ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEl[k]))
        K2[1] = (ecEs(Runge[0],Runge[1],Runge[2], dzEs[k]))
        K2[2] = (ecRho(Runge[0],Runge[1],Runge[2]))

        Runge[0] = x[0] + K2[0]*dt/2 #Segunda evolucion de El
        Runge[1] = x[1] + K2[1] * dt / 2 #Segunda evolucion de Es
        Runge[2] = x[2] + K2[2] * dt / 2  # Segunda evolucion de rho

        K3[0]=(ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEl[k]))
        K3[1] = (ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2], dzEs[k]))
        K3[2] = (ecRho(Runge[0],Runge[1],Runge[2]))

        Runge[0] = x[0] + K3[0]*dt #Tercera evolucion de El
        Runge[1] = x[1] + K3[1] * dt #Tercera evolucion de El
        Runge[2] = x[2] + K3[2] * dt # Segunda evolucion de rho

        K4[0] = (ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEl[k]))
        K4[1] = (ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2], dzEs[k]))
        K4[2] = (ecRho(Runge[0],Runge[1],Runge[2]))

        Respuesta[0]=x[0]+(dt/6)* (K1[0]+2*K2[0]+2*K3[0]+K4[0])
        Respuesta[1] = x[1] + (dt / 6) * (K1[1] + 2 * K2[1] + 2 * K3[1] + K4[1])
        Respuesta[2] = x[2] + (dt / 6) * (K1[2] + 2 * K2[2] + 2 * K3[2] + K4[2])

        Elnuevo[k]=Respuesta[0]
        Esnuevo[k]=Respuesta[1]
        rhonuevo[k]=Respuesta[2]

    return 0

def ecEl(Elp,Esp,rhop,dzElp):
    dtEl=P3*Elp/P2 + (P/P2)*Esp*rhop*1j - P1*dzElp/P2
    return dtEl

def ecEs(Elp,Esp,rhop,dzEsp):
    dtEs=P3*Esp/P2 + P*Elp*rhop.conjugate()*1j/P2 + P1*dzEsp/P2
    return dtEs

def ecRho(Elp,Esp,rhop):
    dtRho= 1j*LAMBD*Elp*Esp.conjugate()/P1 - P4*rhop/P1
    return dtRho

#DATOS PROBLEMA:
#Indice de refraccion
n=1.4447

#Ancho de banda(MHz)
b=20

#Ganancia del laser
z=0

#coeficiente de perdida de la fibra(db/m)
a=0.2e-3

#velocidad de la luz(m/micro s)
c=2.9970e2
#c=1

#gamma-coeficiente de electrostriccion
g=0.9002

#Densidad promedio(kg/m^3)
rho0=2210
rho0=complex(rho0)

#Longitud de onda del láser(m)
laser=1.55e-6

#Polarizacion
M=1.5

#Parametro de acomplamiento optico
P= math.pi * g / (2 * n * rho0 * laser * M)

#Permitividad electrica del vacio(A^2*micro s^4/kg*m^3)
#e0=1
e0=8.854e12

#Velocidad del sonido(m/micro s)
v=5960*1e-6

#Acoplamiento acustico
LAMBD= math.pi * n * e0 * g / (laser * v)

#Radio de la fibra(m)
r=13.75e-6

#Area modal de la fibra
A=math.pi*r**2

#Potencia inicial del laser(W-vatios)
P0=1e-3

#Longitud de la fibra(m)
L=20

#fast chirp rate(1/micro s)
beta=2e10

#CONDICIONES
t=0
tf=tf=n*L/c

#PARÁMETROS ECUACIONES
P1=1
P2=n/c
P3=(z-a)/2
P4=math.pi*b

#DIFERENCIALES Y DIMENSION DE ARREGLOS
dz=0.001
dt=n*dz/c

Nz=L/dz
Nz=int(Nz)

Nt=tf/dt
Nt=int(Nt)

#VALORES INICIALES
Es0=1*10e-10+0j
El0=math.sqrt(2*P0/(n*c*e0*A))+0j

有很多参数，我取了前面的文档中的值，但为了简单起见，我认为它们可以等于1，并且我将上面文档的方程中的“f”等于0，如果我错了，请纠正我，我也不知道如何处理这个参数。使用的参数如下所示：

import math
import cmath
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy as sp

def rkEs(ecEl,ecEs,ecrho):
    K1 = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)
    K2 = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)
    K3 = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)
    K4 = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)

    for k in range(0,Nz,1):
        x = np.array([El[k], Es[k], rho[k]], dtype=np.complex128)
        Respuesta = np.array(np.zeros(3), dtype=np.complex128)

        Runge=x

        K1[0]=(ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEl[k]))
        K1[1]=(ecEs(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEs[k]))
        K1[2]=(ecRho(Runge[0],Runge[1],Runge[2]))

        Runge[0]=x[0]+K1[0]*dt/2 #Primera evolucion de El
        Runge[1]=x[1]+K1[1]*dt/2 #Primera evolucion de Es
        Runge[2] = x[2] + K1[2] * dt / 2 #Primera evolucion de rho

        K2[0]=(ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEl[k]))
        K2[1] = (ecEs(Runge[0],Runge[1],Runge[2], dzEs[k]))
        K2[2] = (ecRho(Runge[0],Runge[1],Runge[2]))

        Runge[0] = x[0] + K2[0]*dt/2 #Segunda evolucion de El
        Runge[1] = x[1] + K2[1] * dt / 2 #Segunda evolucion de Es
        Runge[2] = x[2] + K2[2] * dt / 2  # Segunda evolucion de rho

        K3[0]=(ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEl[k]))
        K3[1] = (ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2], dzEs[k]))
        K3[2] = (ecRho(Runge[0],Runge[1],Runge[2]))

        Runge[0] = x[0] + K3[0]*dt #Tercera evolucion de El
        Runge[1] = x[1] + K3[1] * dt #Tercera evolucion de El
        Runge[2] = x[2] + K3[2] * dt # Segunda evolucion de rho

        K4[0] = (ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2],dzEl[k]))
        K4[1] = (ecEl(Runge[0],Runge[1],Runge[2], dzEs[k]))
        K4[2] = (ecRho(Runge[0],Runge[1],Runge[2]))

        Respuesta[0]=x[0]+(dt/6)* (K1[0]+2*K2[0]+2*K3[0]+K4[0])
        Respuesta[1] = x[1] + (dt / 6) * (K1[1] + 2 * K2[1] + 2 * K3[1] + K4[1])
        Respuesta[2] = x[2] + (dt / 6) * (K1[2] + 2 * K2[2] + 2 * K3[2] + K4[2])

        Elnuevo[k]=Respuesta[0]
        Esnuevo[k]=Respuesta[1]
        rhonuevo[k]=Respuesta[2]

    return 0

def ecEl(Elp,Esp,rhop,dzElp):
    dtEl=P3*Elp/P2 + (P/P2)*Esp*rhop*1j - P1*dzElp/P2
    return dtEl

def ecEs(Elp,Esp,rhop,dzEsp):
    dtEs=P3*Esp/P2 + P*Elp*rhop.conjugate()*1j/P2 + P1*dzEsp/P2
    return dtEs

def ecRho(Elp,Esp,rhop):
    dtRho= 1j*LAMBD*Elp*Esp.conjugate()/P1 - P4*rhop/P1
    return dtRho

#DATOS PROBLEMA:
#Indice de refraccion
n=1.4447

#Ancho de banda(MHz)
b=20

#Ganancia del laser
z=0

#coeficiente de perdida de la fibra(db/m)
a=0.2e-3

#velocidad de la luz(m/micro s)
c=2.9970e2
#c=1

#gamma-coeficiente de electrostriccion
g=0.9002

#Densidad promedio(kg/m^3)
rho0=2210
rho0=complex(rho0)

#Longitud de onda del láser(m)
laser=1.55e-6

#Polarizacion
M=1.5

#Parametro de acomplamiento optico
P= math.pi * g / (2 * n * rho0 * laser * M)

#Permitividad electrica del vacio(A^2*micro s^4/kg*m^3)
#e0=1
e0=8.854e12

#Velocidad del sonido(m/micro s)
v=5960*1e-6

#Acoplamiento acustico
LAMBD= math.pi * n * e0 * g / (laser * v)

#Radio de la fibra(m)
r=13.75e-6

#Area modal de la fibra
A=math.pi*r**2

#Potencia inicial del laser(W-vatios)
P0=1e-3

#Longitud de la fibra(m)
L=20

#fast chirp rate(1/micro s)
beta=2e10

#CONDICIONES
t=0
tf=tf=n*L/c

#PARÁMETROS ECUACIONES
P1=1
P2=n/c
P3=(z-a)/2
P4=math.pi*b

#DIFERENCIALES Y DIMENSION DE ARREGLOS
dz=0.001
dt=n*dz/c

Nz=L/dz
Nz=int(Nz)

Nt=tf/dt
Nt=int(Nt)

#VALORES INICIALES
Es0=1*10e-10+0j
El0=math.sqrt(2*P0/(n*c*e0*A))+0j

为了运行我的代码，我使用了下一个，在这里我将所有的过程都循环

for i in range(0,Nt,1):
    # Condicion de frontera
    El[0] = El0 * (math.cos(math.pi * beta * (i * dt + n * L / c) ** 2) + 1j * math.sin(
        math.pi * beta * (i * dt + n * L / c) ** 2))
    Es[Nz] = 0


    finitas(El, Es)
    rkEs(ecEl, ecEs, ecrho)

    print('El')

    El=Elnuevo
    Es=Esnuevo

“finitas”是使有限差分法和“rkEs”成为上述函数的函数

我的问题是*当我执行代码时，我得到的结果在每次迭代中以20的顺序增长，并以超高速增长，从而出现这种类型的错误：

RuntimeWarning: overflow encountered in cdouble_scalars

如果我打印解决方案，我会得到nan的结果

根据我的逻辑，这应该是可行的，我已经试了好几个星期，想知道如何才能做到这一点，但我不知道到底发生了什么

我预计电场会减小，而散射场会增大，压力波会振荡（如果我错了，请纠正我）

请，如果有人知道如何解决我的问题，并回答诸如错误是由代码引起的之类的问题？还是初始条件？我的龙格库塔的脚步？或者如果我需要更改参数的顺序？还是因为复数？我将非常感激

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感谢您的关注。

第一条评论：RK4函数之外的计算

finitas

将整个步骤减少到1级。第二：这不是代码的问题，而是方法构造的问题，即如何将行的方法应用到任务中。这最好在scicomp.SE中讨论。例如，如果内部差异必须是方向性的，如果边界差异与边界条件兼容，等等。谢谢，我将搜索第一条注释：RK4函数外部的计算

finitas

将整个步骤减少到1阶。第二：这不是代码的问题，而是方法构造的问题，即如何将行的方法应用到任务中。这最好在scicomp.SE中讨论。例如，如果内部差异必须是方向性的，如果边界差异与边界条件兼容，等等。谢谢，我要搜索