Rosenbrock 方法利用嵌入式低阶方法来计算自适应时间步进的误差。此外，Rosenbrock 方法不必求解隐式系统（只是线性系统）。然后在它们中不会发生任何形式的迭代（除非您使用的是 Krylov 线性求解器）。

刚性求解器的最大步数可能有多种原因。第一个只是求解器发散了。如果它发散，则错误会增加并且时间步长会缩小。在许多情况下，步骤数可能在求解器注意到它发散之前就用完了，并意外抛出此错误。

求解器的发散可能有多种原因。发生这种情况的一个原因是公差太高。虽然理论上这些方法是 L 稳定的，但在实践中，雅可比中的自适应时间步长和误差改变了这一点。但它总是在一定的公差之下保持稳定，所以试试看。如果这不起作用，请查看您的导数函数。很可能是用户错误。

如果不是分歧（您可以从图中看到），那么如果您要求的公差非常低，那么您可能只是采取了太多步骤。在这种情况下，请确保您确实需要这么高的准确性，如果需要，除了增加最大步数之外别无选择。