两个 ODE 求解器之间的差异答案

【问题标题】：Differences between two ODE solvers两个 ODE 求解器之间的差异
【发布时间】：2019-03-13 23:09:49
【问题描述】：

我想知道，ODEINT 和 solve_ivp 在求解微分方程方面有什么区别。它们之间的优缺点是什么？

f1 = solve_ivp(f, [0,1], y0) #y0 is the initial point
f2 = odeint(f, y0, [0, 1], args=(a, b)) # a and b are arguments of function f

谢谢

【问题讨论】：

标签： python solver odeint

【解决方案1】：

主要区别如下：

odeint 首先出现，它使用 FORTRAN 包 odepack 中的 lsoda 来解决 ODE。
solve_ivp 是一个更通用的解决方案，让用户可以决定使用哪个积分器来求解 ODE。如果您将method 参数定义为method='LSODA'，那么这将使用与odeint 相同的积分器。此外，您还可以选择其他方法，例如 BDF 和 RK25。

关于性能，有一张票表明solve_ivp 较慢。这可能是因为它是用 Python 编写的。

https://github.com/scipy/scipy/issues/8257

在 scipy 中检查它们的文档：

https://docs.scipy.org/doc/scipy-1.2.1/reference/generated/scipy.integrate.odeint.html https://docs.scipy.org/doc/scipy-1.2.1/reference/generated/scipy.integrate.solve_ivp.html

【讨论】：

所以，solve_ivp 更适合求解 ODE，但比 ODEINT 慢。
阅读：github.com/scipy/scipy/issues/8257#issuecomment-359182872。我想大多数问题都不会引起注意。
我得到了类似的性能差异。 solve_ivp 和 method='LSODA' 需要 1.11 秒。 odeint 需要 0.21 秒。解决方案之间的最大差异约为5e-06