Scipy 是一个强大的科学计算库，它在 NumPy 的基础上提供了更多的数学、科学和工程计算的功能。本篇博客将深入介绍 Scipy 中的积分和微分方程求解功能，帮助你更好地理解和应用这些工具。
Scipy 的 integrate 模块的 odeint 函数可以用来以数值积分法求解常微分方程。
。 注意到高阶常微分方程常常写成引入新的变量作为中间导数的形式。 一旦我们定义了函数 f 与数组 y_0 我们可以使用 odeint 函数：
Scipy 的 integrate 模块的 odeint 函数也可以用来以数值积分法求解常微分方程组。下面的代码以 猎物-捕食者模型为例讲解其用法。
Scipy中的special模块是一个非常完整的函数库，其中包含了基本数学函数，特殊数学函数以及numpy中所出现的所有函数。伽马函数是概率统计学中经常出现的一个特殊函数，它的计算公司如下：
【导读】Hinton创建的向量学院的研究者提出了一类新的神经网络模型，神经常微分方程（Neural ODE），将神经网络与常微分方程结合在一起，用ODE来做预测。不是逐层更新隐藏层，而是用神经网络来指定它们的衍生深度，用ODE求解器自适应地计算输出。
scipy包含致力于科学计算中常见问题的各个工具箱。它的不同子模块相应于不同的应用。像插值，积分，优化，图像处理，统计，特殊函数等等。
含带导数符号或带微分符号的未知函数的方程称为微分方程。 如果在微分方程中未知函数是一个变元的函数，这样的微分方程称为常微分方程。
SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。
积分是数学模型中最重要的功能之一，特别是对数值仿真而言。例如，偏微分方程组 (PDEs) 就是由积分平衡方程派生而来。当需要对偏微分方程进行数值求解时，积分也将发挥非常重要的作用。本文介绍了 COMSOL 软件中可用的积分方法以及如何使用。
功能函数：ode45，ode23，ode113 例：用RK方法（四阶龙格—库塔方法）求解方程 f=-2y+2x^2+2*x
机器学习的传统是将基于规则的推断和统计学习对立起来，很明显，神经网络站在统计学习那一边。神经网络在统计模式识别中效果显著，目前在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域中的大量问题上取得了当前最优性能。但是，神经网络在符号计算方面取得的成果并不多：目前，如何结合符号推理和连续表征成为机器学习面临的挑战之一。
SciPy（Scientific Python）是一个开源的Python科学计算库，用于解决科学与工程领域的各种数值计算问题。它建立在NumPy库的基础之上，并额外提供其他更高级的功能与工具，涵盖了许多科学分析领域——包括数值积分、优化、插值、信号和图像处理、线性代数、统计分析等。其中，SciPy常用的一些功能如下所示。
高对差分格式的认识和离散化分析问题的技巧，加深对理论课程的学习和理解，为数学专业和信息与计算科学专业其他后继课程的学习打好基础。
在机器学习（ML）领域，动力学系统与深度学习的结合已经成为研究社区感兴趣的课题。尤其是对神经微分方程（neural differential equation, NDEs）而言，它证明了神经网络和微分方程是「一枚硬币的正反面」。
提到 David Duvenaud 你或许有些陌生，但最近大热的「神经常微分方程」想必你一定听说过。
其中，ydot为一个列向量，值分别表示y‘（1）、y‘（2）、y‘（3）的取值，t自因变量，y为因变量，一个y就可以表示因变量组了。事实上，说白了，这个函数就是申明一下变量使t和y，以及y一阶导的右端项为那三个。 接着，编写主函数如下：
今天讲述的内容是GAN与动力学，这是一个非常好玩、非常新鲜的视角。考虑到很多人微积分和线性代数等知识的涉猎不多，我将会对涉及的内容都做出基本说明，也并不会涉及过深入的东西，然后争取串成一个故事，扩展一下大家的视野。
在本文中，我将尝试简要介绍一下这篇论文的重要性，但我将强调实际应用，以及我们如何应用这种需要在应用程序中应用各种神经网络。
在最近结束的 NeruIPS 2018 中，来自多伦多大学的陈天琦等研究者成为最佳论文的获得者。他们提出了一种名为神经常微分方程的模型，这是新一类的深度神经网络。神经常微分方程不拘于对已有架构的修修补补，它完全从另外一个角度考虑如何以连续的方式借助神经网络对数据建模。在陈天琦的讲解下，机器之心将向各位读者介绍这一令人兴奋的神经网络新家族。
算法：SI模型是适用于仅有易感者（Susceptible）和患病者（Infectious）两类人群且疾病无法治愈，如T型病、僵尸。
lamda=0.2 mu=0.08 sigma=2.5 (1-1/sig)=0.6
MATLAB有很多用于求解微分方程的内置函数。MATLAB包含了用于求解常微分方程（ODE）的函数，微分表达式一般如下
刚性机械臂建模方法已经可以有效地求解出机械臂各部分之间的耦合情况，但是对于柔性机械臂的动力学建模其侧重点在于基于刚性机械臂建模方法的基础上如何有效的处理机械臂关节柔性以及臂杆柔性的问题。由于机械臂的截面相对于其长度而言很小，可以将柔性杆作为Euler-Bernouli梁，柔性机械臂可以视为一个具有无限自由度的连续系统。相对于刚性机械臂杆件之间的耦合，柔性机械臂还需要考虑关节的柔性以及臂杆弹性变形的耦合。因而，柔性机械臂的运动方程具有高度非线性。
SciPy是世界上著名的Python开源科学计算库，建立在Numpy之上。它增加的功能包括数值积分、最优化、统计和一些专用函数。
之前过冷水有和大家分享热传导方程求解的方法，其本质上是微分方程的问题。考虑大多数读者对微分方程求解方法比较陌生，所以过冷水本期简单普及一下微分方程的求解问题。
1961年冬天，年轻的麻省理工学院气象学助教洛伦兹(1917-2008)，在一台Royal McBee LPG-30计算机上，用一个仅包含12个微分方程的简单模式进行气候模拟。在完成了一次计算后，他想用同样的模式重复。为了节省时间，他没有从头到尾重复这次计算，而是从程序的中段开始。于是他把上一次计算到这个位置输出的数据，作为这次计算的初始条件。然后，为了避开计算机恼人的噪音，他出去喝了杯咖啡。回来的时候，他被惊呆了。根据常识，同样的程序和数据显然会导致同样的结果。但是第二次的预报结果与上一次大不一样。开始他认为是计算机的故障，排除了这种可能后，他发现，他输入的不是完整的数据。他当时用的计算机，储存数据的容量是小数点后六位数字，但是在打印输出数据时，为了节省纸张，只输出小数点后三位数字。而洛伦兹在给第二次计算输入初始条件的时候，只输入了小数点后的三位，与精确的数据有不到0.1％的误差。就是这个原本应该忽略不计的误差，使最终的结果大相径庭。这让洛伦兹意识到，完美的长期天气预报是不可能的。一个完美的预报不仅需要完美的气候模式，而且需要对温度、湿度、风和所有其他气象条件的精确测量，任何微小的误差，将导致完全不一样的气候现象。
近日，北京智源人工智能研究院开展了第一次论坛，其以「人工智能的数理基础」这一重大研究方向为主题，从数学、统计和计算等角度讨论了智能系统应该怎样融合数学系统。
lamda=0.3 mu=0.06 sigma=5.0 (1-1/sig)=0.8
近日，Facebook AI研究院的Guillaume Lample 和Francois Charton两人在arxiv上发表了一篇论文，标题为《Deep Learning for Symbolic Mathematics》。
这是Facebook发表的新模型，1秒给出的答案，超越了Mathematica和Matlab这两只付费数学软件30秒的成绩。
什么是差分运算？如下图，数值计算过程我们计算函数上某点的导数时，可以选择某点附近（可以包含该点）的两个点，取这两个点的斜率来近似表示该点的导数。一阶导数有一阶向前差分、一阶向后差分和一阶中心差分。当然也有二阶导数的计算方法，如下图。
这个微分方程可以用来模拟神经元间通过突触的相互作用方式，换言之就是大脑传递信息的过程。现实生活中有诸多应用场景，比如自动驾驶、大脑和心脏的监测等。
lamda=1.2 mu=0.48 sigma=2.5 (1-1/sig)=0.6
Python 是一种功能强大、灵活且易于学习的编程语言。它是许多专业人士、爱好者和科学家的首选编程语言。Python 的强大之处来自其庞大的软件包生态系统和友好的社区，以及其与编译扩展模块无缝通信的能力。这意味着 Python 非常适合解决各种问题，特别是数学问题。
就会有一个计算粒子随时间的位置的一阶常微分方程Ordinary Differential Equation (ODE)，一阶表示只有一阶的导数，常表示没有偏导
Python是目前最热门的开发语言，拥有强大的分析库和可视化工具，包括NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Scikit-learn、Keras、Gensim等。Python非常容易使用，可以快速实现各个领域的工业物联网应用。
解析：分析，题目给出了偏导数，所以我们首先求出偏导数，根据偏导数对应的法则，可以求得
就像这样的伪代码
1.利用python的Sympy库求解微分方程的解 y=f(x)，并尝试利用matplotlib绘制函数图像
小跳最近在搭建一个数值仿真环境，由于需要用到python里面的一些库，所以不得不把simulink的模型搬过来，我们都知道在simulink里，仿真的时候设置仿真步长和微分方程求解器是必要的步骤。但是为什么要设置这个小跳却早已忘记了。
梯形公式本质上依然还是基于微分差商，不过不同于之前直接使用微分的形式，这里更加严格的使用了积分的表达，即：
ode23s（stiff differential equation solver）是MATLAB中的一种求解刚性（stiff）微分方程的数值方法。刚性微分方程通常具有多个时间尺度差异较大的变量，并且其中至少有一个变量具有快速变化的特性。
使用内置的曲面建模功能、有限元方法、控制系统和复杂的优化例程（一个系统、一个集成的工作流程），以交互式应用程序方式设计和仿真机械系统。
本文介绍了在Windows系统下，如何安装Python，Numpy，Scipy和Sklearn这些Python第三方库。首先介绍了Python的安装，然后分别介绍了Numpy，Scipy和Sklearn的安装步骤。最后总结说，要安装这些库，需要先安装Python，并且要注意版本兼容性问题。在安装这些库之后，可以方便地使用Python进行科学计算，包括线性代数、傅里叶变换、机器学习等。
微分系统在工程项目中很常见，通过物理建模之后，基本都需要求解微分方程得到其结果，混沌系统属于特殊的一类微分系统，在某些项目上也很常见，同时可以引申出分岔图、李雅普诺夫指数谱、相图、庞加莱截面等，本文探讨通过matlab常见的微分求解函数和simulink求解器来实现计算。
导读：今天分享一下阿里优酷视频在KDD 2020上的一篇关于新热视频保量分发上的实践，建立了新热内容曝光敏感模型并给出了一种多目标优化保量的算法，推荐工业界实战干货论文，值得细读。
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