ODE-toolbox：常微分方程系统的自动选择和生成积分方案
项目描述
为常微分方程组（ODEs）选择最优求解器是动态系统模拟中的关键步骤。ODE-toolbox是一个Python包，它协助进行求解器基准测试，并基于一组用户可配置的启发式算法推荐求解器。对于所有可以解析解决的动态方程，ODE-toolbox生成传播矩阵，允许以机器精度计算解。对于其他所有方程，基于雅可比矩阵返回一阶更新表达式。
除了连续动力学外，还可以使用离散事件来模拟系统状态的瞬时变化，例如神经元的动作电位。这些可以由测试系统生成，也可以作为外部刺激应用，这使得ODE-toolbox特别适合于计算神经科学中的应用。
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| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 938706d64b76acaaece4be8dfc45797fd7d939fb529a844b080007b79a580ed6 |
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