Python численное решение дифференциальных уравнений в частных производных

Численные методы: практическое применение Python

С. Лемешевский (sergey.lemeshevsky at gmail.com)

Институт математики НАН Беларуси

Содержание
  1. May 14, 2019
  2. Основы языка Python
  3. Решение систем линейных уравнений
  4. Задачи на собственные значения и собственные вектора матриц
  5. Нелинейные уравнения и системы
  6. Задача Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений
  7. Численные методы решения краевых задач для ОДУ
  8. Нестационарные задачи математической физики
  9. Предупреждение
  10. Численное решение обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) в Python
  11. Краткое описание модуля scipy.integrate
  12. Решение одного ОДУ
  13. Решение системы ОДУ
  14. Библиотека Sympy: символьные вычисления в Python
  15. Первые шаги с SymPy
  16. Используем SymPy как обычный калькулятор
  17. Символы
  18. Алгебраические преобразования
  19. Раскрытие скобок
  20. Упрощение выражений
  21. Вычисления
  22. Вычисления пределов
  23. Дифференцирование
  24. Разложение в ряд
  25. Интегрирование
  26. Решение уравнений
  27. Системы линейных уравнений
  28. Факторизация
  29. Булевы уравнения
  30. Линейная алгебра
  31. Матрицы
  32. Дифференциальные уравнения
  33. Английский для программистов
  34. 📹 Видео

May 14, 2019

Видео:Линейные дифференциальные уравнения в частных производныхСкачать

Линейные дифференциальные уравнения в частных производных

Основы языка Python

  • LaTeX PDF: Для печати на A4, Для чтения на экране
  • HTML: Стиль FlatUI, Стиль Journal

Видео:Python - численное решение дифференциального уравнения 1го порядка и вывод графикаСкачать

Python - численное решение дифференциального уравнения 1го порядка и вывод графика

Решение систем линейных уравнений

  • LaTeX PDF: Для печати на A4, Для чтения на экране
  • HTML: Стиль FlatUI, Стиль Journal

Видео:Сеточные методы решения дифференциальных уравнений в частных производных.Скачать

Сеточные методы решения дифференциальных уравнений в частных производных.

Задачи на собственные значения и собственные вектора матриц

  • LaTeX PDF: Для печати на A4, Для чтения на экране
  • HTML: Стиль FlatUI, Стиль Journal

Видео:01.02. Модель SIR. Численное решение системы дифференциальных уравнений с помощью SciPyСкачать

01.02. Модель SIR. Численное решение системы дифференциальных уравнений с помощью SciPy

Нелинейные уравнения и системы

  • LaTeX PDF: Для печати на A4, Для чтения на экране
  • HTML: Стиль FlatUI, Стиль Journal

Видео:Простейшие уравнения в частных производныхСкачать

Простейшие уравнения в частных производных

Задача Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений

  • LaTeX PDF: Для печати на A4, Для чтения на экране
  • HTML: Стиль FlatUI, Стиль Journal

Видео:Решение дифференциальных уравнений в Python. Задача о четырех жуках.Скачать

Решение дифференциальных уравнений в Python. Задача о четырех жуках.

Численные методы решения краевых задач для ОДУ

  • LaTeX PDF: Для печати на A4, Для чтения на экране
  • HTML: Стиль FlatUI, Стиль Journal

Видео:Дифференциальное уравнение в частных производныхСкачать

Дифференциальное уравнение в частных производных

Нестационарные задачи математической физики

  • LaTeX PDF: Для печати на A4, Для чтения на экране
  • HTML: Стиль FlatUI, Стиль Journal

Предупреждение

Файлы в формате PDF получены с помощью LaTeX и практически не имееют технических ошибок при отображении формул. Однако HTML файлы используют MathJax для отрисовки математических LaTeX-формул, и иногда эта технология вызывает неожиданные сбои (например, неправильное отображение на веб-странице, несмотря на правильность синтаксиса LaTeX в формулах). Обратитесь к соответствующему файлу PDF, если вы обнаружите, что в HTML отсутствуют или неправильно отображены формулы.

Видео:Решение ОДУ 2 порядка в PythonСкачать

Решение  ОДУ  2 порядка  в Python

Численное решение обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) в Python

Рассмотрены приемы решения обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) с помощью модуля scipy.integrate языка Python

Видео:Численное решение задачи Коши методом ЭйлераСкачать

Численное решение задачи Коши методом Эйлера

Краткое описание модуля scipy.integrate

Модуль scipy.integrate имеет две функции ode() и odeint(), которые предназначены для решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) первого порядка с начальными условиями в одной точке (т.е. задача Коши).

Функция ode() более универсальная, а функция odeint() (ODE integrator) имеет более простой интерфейс и хорошо решает большинство задач.

Функция odeint() имеет три обязательных аргумента и много опций. Она имеет следующий формат

Видео:Методы приближенного решения дифференциальных уравнений в частных производныхСкачать

Методы приближенного решения дифференциальных уравнений в частных производных

Решение одного ОДУ

Допустим надо решить диф. уравнение 1-го порядка

Получилось что-то такое:

Видео:5 Численное решение дифференциальных уравнений Part 1Скачать

5  Численное решение дифференциальных уравнений Part 1

Решение системы ОДУ

Пусть теперь мы хотим решить (автономную) систему диф. уравнений 1-го порядка

Выходной массив w состоит из двух столбцов — y1(t) и y2(t).

Также без труда можно построить фазовые траектории:

Видео:Решение ОДУ в PythonСкачать

Решение  ОДУ в Python

Библиотека Sympy: символьные вычисления в Python

Что такое SymPy ? Это библиотека символьной математики языка Python. Она является реальной альтернативой таким математическим пакетам как Mathematica или Maple и обладает очень простым и легко расширяемым кодом. SymPy написана исключительно на языке Python и не требует никаких сторонних библиотек.

Документацию и исходный код этой библиотеки можно найти на ее официальной странице.

Видео:Найти общее решение уравнения в частных производных первого порядка.Скачать

Найти общее решение уравнения в частных производных первого порядка.

Первые шаги с SymPy

Используем SymPy как обычный калькулятор

В библиотеке SymPy есть три встроенных численных типа данных: Real , Rational и Integer . С Real и Integer все понятно, а класс Rational представляет рациональное число как пару чисел: числитель и знаменатель рациональной дроби. Таким образом, Rational(1, 2) представляет собой 1/2 , а, например, Rational(5, 2) — соответственно 5/2 .

Библиотека SymPy использует библиотеку mpmath , что позволяет производить вычисления с произвольной точностью. Таким образом, ряд констант (например, пи, e), которые в данной библиотеке рассматриваются как символы, могут быть вычислены с любой точностью.

Как можно заметить, функция evalf() дает на выходе число с плавающей точкой.

В SymPy есть также класс, представляющий такое понятие в математике, как бесконечность. Он обозначается следующим образом: oo .

Символы

В отличие от ряда других систем компьютерной алгебры, в SymPy можно в явном виде задавать символьные переменные. Это происходит следующим образом:

После их задания, с ними можно производить различные манипуляции.

С символами можно производить преобразования с использованием некоторых операторов языка Python. А именно, арифметических ( + , -` , «* , ** ) и логических ( & , | ,

Библиотека SymPy позволяет задавать форму вывода результатов на экран. Обычно мы используем формат такого вида:

Видео:Уравнения в частных производных первого порядка| poporyadku.schoolСкачать

Уравнения в частных производных первого порядка| poporyadku.school

Алгебраические преобразования

SymPy способна на сложные алгебраические преобразования. Здесь мы рассмотрим наиболее востребованные из них, а именно раскрытие скобок и упрощение выражений.

Раскрытие скобок

Чтобы раскрыть скобки в алгебраических выражениях, используйте следующий синтаксис:

При помощи ключевого слова можно добавить поддержку работы с комплексными переменными, а также раскрытие скобок в тригонометрических функциях.

Упрощение выражений

Если вы хотите привести выражение к более простому виду (возможно, сократить какие-то члены), то используйте функцию simplify .

Также надо сказать, что для определенных видов математических функций существуют альтернативные, более конкретные функции для упрощения выражений. Так, для упрощения степенных функций есть функция powsimp , для тригонометрических — trigsimp , а для логарифмических — logcombine , radsimp .

Видео:8 Дифференциальные уравнения в частных производных MathcadСкачать

8 Дифференциальные уравнения в частных производных Mathcad

Вычисления

Вычисления пределов

Для вычисления пределов в SymPy предусмотрен очень простой синтаксис, а именно limit(function, variable, point) . Например, если вы хотите вычислить предел функции f(x) , где x -> 0 , то надо написать limit(f(x), x, 0) .

Также можно вычислять пределы, которые стремятся к бесконечности.

Дифференцирование

Для дифференцирования выражений в SymPy есть функция diff(func, var) . Ниже даны примеры ее работы.

Проверим результат последней функции при помощи определения производной через предел.

tan 2 (?)+1 Результат тот же.

Также при помощи этой же функции могут быть вычислены производные более высоких порядков. Синтаксис функции будет следующим: diff(func, var, n) . Ниже приведено несколько примеров.

Разложение в ряд

Для разложения выражения в ряд Тейлора используется следующий синтаксис: series(expr, var) .

Интегрирование

В SymPy реализована поддержка определенных и неопределенных интегралов при помощи функции integrate() . Интегрировать можно элементарные, трансцендентные и специальные функции. Интегрирование осуществляется с помощью расширенного алгоритма Риша-Нормана. Также используются различные эвристики и шаблоны. Вот примеры интегрирования элементарных функций:

Также несложно посчитать интеграл и от специальных функций. Возьмем, например, функцию Гаусса:

Результат вычисления можете посмотреть сами. Вот примеры вычисления определенных интегралов.

Также можно вычислять определенные интегралы с бесконечными пределами интегрирования (несобственные интегралы).

Решение уравнений

При помощи SymPy можно решать алгебраические уравнения с одной или несколькими переменными. Для этого используется функция solveset() .

Как можно заметить, первое выражение функции solveset() приравнивается к 0 и решается относительно х . Также возможно решать некоторые уравнения с трансцендентными функциями.

Системы линейных уравнений

SymPy способна решать широкий класс полиномиальных уравнений. Также при помощи данной библиотеки можно решать и системы уравнений. При этом переменные, относительно которых должна быть разрешена система, передаются в виде кортежа во втором аргументе функции solve() , которая используется для таких задач.

Факторизация

Другим мощным методом исследования полиномиальных уравнений является факторизация многочленов (то есть представление многочлена в виде произведения многочленов меньших степеней). Для этого в SymPy предусмотрена функция factor() , которая способна производить факторизацию очень широкого класса полиномов.

Булевы уравнения

Также в SymPy реализована возможность решения булевых уравнений, что по сути означает проверку булевого выражения на истинность. Для этого используется функция satisfiable() .

Данный результат говорит нам о том, что выражение (x & y) будет истинным тогда и только тогда, когда x и y истинны. Если выражение не может быть истинным ни при каких значениях переменных, то функция вернет результат False .

Видео:Python - поле направлений дифференциального уравненияСкачать

Python - поле направлений дифференциального уравнения

Линейная алгебра

Матрицы

Матрицы в SymPy создаются как экземпляры класса Matrix :

В отличие от NumPy , мы можем использовать в матрицах символьные переменные:

И производить с ними разные манипуляции:

Дифференциальные уравнения

При помощи библиотеки SymPy можно решать некоторые обыкновенные дифференциальные уравнения. Для этого используется функция dsolve() . Для начала нам надо задать неопределенную функцию. Это можно сделать, передав параметр cls=Function в функцию symbols() .

Теперь f и g заданы как неопределенные функции. мы можем в этом убедиться, просто вызвав f(x) .

Теперь решим следующее дифференциальное уравнение:

Чтобы улучшить решаемость и помочь этой функции в поиске решения, можно передавать в нее определенные ключевые аргументы. Например, если мы видим, что это уравнение с разделяемыми переменными, то мы можем передать в функцию аргумент hint=’separable’ .

Python численное решение дифференциальных уравнений в частных производных

Английский для программистов

Наш телеграм канал с тестами по английскому языку для программистов. Английский это часть карьеры программиста. Поэтому полезно заняться им уже сейчас

📹 Видео

Решение системы ОДУ в PythonСкачать

Решение  системы ОДУ в Python
Поделиться или сохранить к себе: