Я моделирую химические реакции.Это касается простых систем ODE, которые я решаю с помощью scipy.solve_ivp, как показано ниже (здесь я конвертирую виды y [0] в y [1] с фиксированной скоростью).
import matplotlib as plt
import scipy as sp
import numpy as np
def fun(t, y):
return [-0.1 * y[0], +0.1 * y[0]]
#return array with the ODEs of levels of state variable 0, 1...
t_span = [0, 100]
y0 = [5, 0] # initial values
nb_of_steps = 100
t_eval = np.arange(t_span[0],
t_span[1],
(t_span[1]-t_span[0])/nb_of_steps)
ode_solve = sp.integrate.solve_ivp(fun,
t_span,
y0,
method='RK45',
t_eval=t_eval,
dense_output=False,
events=None,
vectorized=False)
plt.plot(ode_solve.t,ode_solve.y[0, :]);
plt.plot(ode_solve.t,ode_solve.y[1, :]);
plt.show()
Я хотел бы вручнуюустановить новые значения для определенных видов в заранее определенное время.Например, я хотел бы в этом примере добавить больше исходной молекулы в момент времени t = 5, чтобы увидеть, как система развивается.Или, что еще лучше, определить значения переменной для всех значений t (мой ввод, например, периодическая стимуляция)?