我在stackoverflow上问过这个问题,但也许这个社区会对答案有更好的了解。
odeint
我目前正在尝试开发一个执行矩阵乘法的函数,同时用in扩展一个微分方程,Python
我看到了奇怪的结果。
我有下面的值矩阵和函数,它采用该矩阵的特定值:
from scipy.integrate import odeint
x0_train = [2,0]
dt = 0.01
t = np.arange(0, 1000, dt)
matrix_a = np.array([-0.09999975, 1.999999, -1.999999, -0.09999974])
# Function to run odeint with
def f(x, t, a):
return [
a[0] * x[0] + a[1] * x[1],
a[2] * x[0] - a[3] * x[1]
]
odeint(f, x0_train, t, args=(matrix_a,))
>>> array([[ 2. , 0. ],
[ 1.99760115, -0.03999731],
[ 1.99440529, -0.07997867],
...,
[ 1.69090227, 1.15608741],
[ 1.71199436, 1.12319701],
[ 1.73240339, 1.08985846]])
这似乎是对的,但是当我创建自己的函数来执行乘法/回归时,我看到数组底部的结果完全不同。我有两个稀疏数组,它们提供相同的条件,matrix_a
但它们周围有零。
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
new_matrix_a = array([[ 0. , -0.09999975, 1.999999 , 0. , 0. ,
0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,
0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,
0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,
0. ],
[ 0. , -1.999999 , -0.09999974, 0. , 0. ,
0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,
0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,
0. , 0. , 0. , 0. , 0. ,
0. ]])
# New function
def f_new(x, t, parameters):
polynomials = PolynomialFeatures(degree=5)
x = np.array(x).reshape(-1,2)
#x0_train_array_reshape = x0_train_array.reshape(1,2)
polynomial_transform = polynomials.fit(x)
polynomial_features = polynomial_transform.fit_transform(x).T
x_ode = np.matmul(parameters[0],polynomial_features)
y_ode = np.matmul(parameters[1],polynomial_features)
return np.concatenate((x_ode, y_ode), axis=None).tolist()
odeint(f_new, x0_train, t, args=(new_matrix_a,))
>>> array([[ 2.00000000e+00, 0.00000000e+00],
[ 1.99760142e+00, -3.99573216e-02],
[ 1.99440742e+00, -7.98188169e-02],
...,
[-3.50784051e-21, -9.99729456e-22],
[-3.50782881e-21, -9.99726119e-22],
[-3.50781711e-21, -9.99722781e-22]])
如您所见,我在数组末尾得到了完全不同的值。我一直在运行我的代码,但似乎找不到它们不同的原因。有没有人有明确的原因或者我做错了什么f_new
?理想情况下,我想开发一个可以在其中获取任何值的函数matrix_a
,这就是我尝试创建这个新函数的原因。
提前致谢。