Мне было интересно, есть ли способ использовать что-то вроде функции scipys curve_fit для определения аргументов проблемы начальных значений оды, для которой можно было бы использовать scipy solve_ivp.
def lotkavolterra(t, z, a, b, c, d):
x, y = z
return [(a*x - b*x*y), (-c*y + d*x*y)]
Конкретно: Изображение, например, вы знаете, что ваши данные соответствуют уравнениям Лотки-Вольтерры (s.above), но из-за шума вы не можете определить коэффициенты (а, б, c, д). Временные точки и начальные значения известны точно. Как можно эффективно получить отсутствующие коэффициенты?
Примечание В этой теме уже обсуждалось использование кривой_fit в integrate_quad scipy.optimize.curve_fit для определенной интегральной функции с scipy.integrate.quad