关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，以便editingthispost提供事实和引用来回答它.关闭7年前。Improvethisquestion我正在尝试为一个简单的软件应用程序选择一个物理引擎。它将模拟相当少量的对象，因此性能不是一个大问题。我最关心的是所涉及的Action的准确性。我还希望引擎在windows/linux/mac之间是跨平台的，并且可以与c++代码一起使用。我正在研究Bullet、NewtonGameDynamics和ODE，因为它们是开源的。但是，如果Havok/PhysX更准确，我也会考虑这些。我似乎只能找
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题吗？更新问题，以便editingthispost提供事实和引用来回答它.关闭7年前。Improvethisquestion我正在尝试为一个简单的软件应用程序选择一个物理引擎。它将模拟相当少量的对象，因此性能不是一个大问题。我最关心的是所涉及的Action的准确性。我还希望引擎在windows/linux/mac之间是跨平台的，并且可以与c++代码一起使用。我正在研究Bullet、NewtonGameDynamics和ODE，因为它们是开源的。但是，如果Havok/PhysX更准确，我也会考虑这些。我似乎只能找
文章目录求解常微分方程ODE（1）求解解析解（2）求解数值解求解常微分方程ODE在matlab中，我们可以求解常微分方程的解析解，和数值解，一般使用dsolve来求解常微分方程的解析解，使用类似于ode45的求解器来求解常微分方程的数值解。（1）求解解析解求解解析解，例如求解该方程的解析解dydx=3x2+1\frac{dy}{dx}=3x^2+1dxdy=3x2+1只需要在命令行中输入dsolve('Dy=3*x^2+1','x')或者是加上初始条件，求该方程在该初始条件下的解dydx=3x2,y∣x=0=2\frac{dy}{dx}=3x^2,y|_{x=0}=2dxdy=3x2,y
学习背景 最近想挖掘一下自己项目的理论深度，于是找到了老师。在老师的建议下，我们开始了漫长的研读老师的论文的旅程（论文名：OptimalDesignofAdaptiveRobustControlforFuzzySwarmRobotSystems模糊群自适应鲁棒控制的优化设计机器人系统）。这篇文章写的是关于群体智能控制在机器人群中的运用，提到了许多控制理论。诸如李雅普诺夫方程，模糊群分析，优化理论等等。作为一个理论白痴我选择将这些理论的东西的学习理解交给我的大佬队友。然后我选择了学习最后的simulation（实验仿真）。这里面的simulation用到了一种求解隐式微分方程的方法
我正在尝试将我的应用更新提交到应用商店，但出现此错误。“要将此应用配置为iOS路由应用，应用的Info.plist必须包含MKDirectionsApplicationSupportedModes键。”我以前从未遇到过这个问题，也不需要它作为路由应用程序，所以有人知道如何解决这个问题吗？ 最佳答案 为关键字“MKDirectionsRequest”使用Xcode“FindinWorkspace”。Xcode似乎喜欢将它插入难以找到的地方。从您的Info.plist中删除它并重新提交。 关
matlab使用ode45解微分方程组官方文档链接使用方式：[t,y]=ode45(odefun,tspan,y0)功能为：求微分方程组y′=f(t,y)从t0到tf的积分（y可以是个列向量）这里求的是数值解，y没有显示公式表达，tspan=[t0tf]为求解时间，参数说明y0为初始条件，解数组y中的每一行都与列向量t中返回的值相对应。对于方程组(odefun参数)怎么写可参照官方文档下面为一个常用方式函数简单时也可以写成匿名函数写成函数文件时若输入只有t,y，则可以省略@(t,y)关于@的使用这是定义函数句柄的标识符作用是将一个函数封装成一个变量，使其能够像其它变量一样在程序的不同部分传递，
问题描述：已知理想全混釜的初始进料条件，并知道各物料的动力学，求解足够长时间后全混釜中各物质的浓度常微分方程：只包含一个自变量的微分方程是常微分方程（Ordinarydifferentialequations,ODE）其求解分为初值问题和边值问题。dsolve：以直观的方式求取解析解，便于理解Y=dsolve(‘eq1,eq2,…’,’cond1,cond2,…’,’Name’)采用dsolve表达理想全混釜反应器中的反应过程，其中一种物质的量关系如下：-dC/dt=f(C,P01,P02,M1,M2)C=C0-∫Rcdt’具体求解过程参考了：关于求解微分方程——初学Matlab里的ODE求解
为了使用SciPy求解简单的ODE，我曾经使用odeint函数，其形式为:scipy.integrate.odeint(func,y0,t,args=(),Dfun=None,col_deriv=0,full_output=0,ml=None,mu=None,rtol=None,atol=None,tcrit=None,h0=0.0,hmax=0.0,hmin=0.0,ixpr=0,mxstep=0,mxhnil=0,mxordn=12,mxords=5,printmessg=0)[source]要集成的简单函数可以包含以下形式的附加参数:defdy_dt(t,y,arg1,arg2)
更具体地说，我对基于Runge-Kutta和刚性方程的8阶Dormand-Prince嵌入式方法感兴趣。我使用NumericalRecipes3，但我经常在编译他们的库时遇到问题。我想知道替代方案。 最佳答案 你也可以试试odeint.它具有经典的Runge-Kutta求解器、用于刚性系统的Rosenbrock4和一些多步方法。它只是header，但您需要boost库。 关于c++-是否有用于常微分方程(ODE)求解器的c++库？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我正在寻找一个可以在Python中集成僵硬ODE的好库。问题是，scipy的odeint给了我很好的解决方案有时，但初始条件的最轻微变化会导致它倒下并放弃。MATLAB的刚性求解器(ode15s和ode23s)非常愉快地解决了同样的问题，但我不能使用它(即使是Python，因为MATLABCAPI的Python绑定(bind)都没有实现回调，我需要传递一个函数到ODE求解器)。我正在尝试PyGSL，但它非常复杂。任何建议将不胜感激。编辑:我在使用PyGSL时遇到的具体问题是选择正确的阶跃函数。其中有几个，但没有直接与ode15s或ode23s类似(bdf公式和修改后的Rosenbroc
