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我使用sympy来解决一个简单的线性方程组。不好sympy linsolve /解决性能
它是一个耦合的ODE，存在变量的时间导数，我需要为最高导数求解方程组。 由于sympy不允许我解决像phi_1.diff(t)这样的陈述，所以我用占位符号代替了所有衍生物。
例如：
phi.diff（T）为.diff（T）+披（T）= 0
变得
ddphi +披（t）的= 0
这工作正常。该解决方案是正确的，我可以模拟系统 - 这是一个钟摆：https://youtu.be/Gc_V2FussNk
问题是，解决方程系统（与linsolve）需要很长时间。
仅需2个等式，需要2秒。 对于3个方程，它仍在计算（超过10分钟后）。
编辑： @asmeurer建议我尝试解决。 对于n = 3，linsolve花了大约34分钟 - 我只做了一次测量。 solve需要31秒（平均超过3次运行）。
不过，我相信一个线性3x3系统应该在几分之一秒内解决。
当n = 4 solve变得不能忍受缓慢，太（仍在计算）
我格式化代码，并创建了一个IPython的笔记本：http://nbviewer.jupyter.org/gist/lhk/bec52b222d1d8d28e0d1baf77d545ec5 如果向下滚动一点，你可以看到格式化输出的方程组，并且直接低于linsolve
这个方程在二阶导数中是相当长但严格线性的。 我相信这个系统可以解决。 我需要做的就是求解一个3x3系数的线性方程组，其系数可能是符号。
有没有更高性能的方法来做到这一点？
如果您希望解决方案具有更高的性能，您还应该提供jacobian来** odeint **。 – mtadd
感谢您的提示。但是对于2摆钟来说，这并不是瓶颈。到目前为止，我还没有达到3行的代码行。 – lhk
你的微分方程对我来说看起来不是线性的。 phi的一些一阶导数项在您的一组方程中平方。 – mtadd