用python的scipy中的odeint来解常微分方程中的一些细节问题（适用于小白）

用python的scipy中的odeint来解常微分方程中的一些细节问题（适用于小白）

写在前面

最近有些需要解决常微分方程的问题，网上查了很多教程都不是很明晰，便自己研究了一段时间，写一点小白初次接触这个方法应该如何理解，有哪些需要注意的点。
odeint在官网的参数很多，如下所示：

scipy.integrate.odeint(func, y0, t, args=(), Dfun=None, col_deriv=0, full_output=0, ml=None, 
mu=None, rtol=None, atol=None, tcrit=None, h0=0.0, hmax=0.0, hmin=0.0, ixpr=0, mxstep=0, 
mxhnil=0, mxordn=12, mxords=5, printmessg=0, tfirst=False)

我们这次简单点只使用前三个参数scipy.integrate.odeint(func, y0, t)，如果想了解更多，其他教程应该有更详细的教学，这里只说一点最简单的原理和注意事项。

• 第一个参数是我们自行定义的需要求解的微分方程的函数
• 第二个参数代表求解的微分方程的初值，没有初值微分方程的解不能唯一确定
• 第三个参数是求解的微分方程中的自变量，应该是一个连续的序列值

我们必须明确，求解微分方程最终我们得到的是一个关于自变量的函数，而不是一个值。

在此我们说一点基础的数学知识点，对于一个函数，比如
$$y=4x^3+100$$
我们对它求导得到：
$$y^{\prime }=12x^2$$
那么对应的，求解第二个微分方程就能得到第一个方程吗？
答案是否定的，因为对第二个导数式子积分，得到的是：
$$y=4x^3+a(常数)$$
只有求解出常数a，才能唯一确定一个微分方程的解；否则我们得到的是一系列相差常数的解

官网例子说明

在odeint的官网里面有个具体的例子，我们拿出来讲一讲，
$${\theta }^{\prime \prime }(t)+b\ast {\theta }^{\prime }(t)+$$