用C++的odeint库求解微分方程
作者：辛未羊的博客
微分方程的标准形式为：
即：\dot{\boldsymbol{x}} = \boldsymbol{f}(\boldsymbol{x}, t),\, \boldsymbol{x}(0) = \boldsymbol{x_0}
这是一阶微分方程组， \boldsymbol{x} 和 \boldsymbol{f}(\boldsymbol{x}, t) 均为向量。如果要求解高阶微分方程，需要先转换成一阶微分方程组后再用odeint求解。
1、集成方程
API中最重要的是集成函数（integrate functions），一共有5种，它们的调用接口很类似。 integrate_const 的函数调用方式为：
integrate_const(stepper, system, x0, t0, t1, dt, observer)
其中：
stepper是求解器，也就是所使用的数值算法（例如Runge-Kutta或Euler法）system是待求解的微分方程x0是初始条件t0和 t1 分别是初始时间和结束时间dt是时间间隔，它重要与否取决于求解器的类型observer是每N个时间间隔调用一次的函数，可用来打印实时的解，该参数是可选的，如果没有此参数，集成函数会从 t0 计算到 t1 ，不产生任何输出就返回
给定初始状态 x0 ，集成函数从初始时间 t0 到结束时间 t1 不断地调用给定的 stepper ，计算微分方程在不同时刻的解，用户还可以提供 observer 以分析某个时刻的状态值。具体选择哪个集成函数取决于你想要什么类型的结果，也就是调用 observer 的频次。
integrate_const 每过相等的时间间隔 dt 会调用一次 observer ，语法为：
integrate_const(stepper, system, x0, t0, t1, dt, observer)
integrate_n_steps 和前面的类似，但它不需要知道结束时间，它只需要知道要计算的步数，语法为：
integrate_n_steps(stepper, system, x0, t0, dt, n, observer)
integrate_times 计算在用户给定时间点的值，语法为：
integrate_times(stepper, system, x0, times_start, times_end, dt, observer) integrate_times(stepper, system, x0, time_range, dt, observer)
integrate_adaptive 用于需要在每个时间间隔调用 observer 的场合，语法为：
integrate_adaptive(stepper, system, x0, t0, t1, dt, observer)
integrate 是最方便的集成函数, 不需要指定 stepper ，简单快捷，语法为：
integrate(system, x0, t0, t1, dt, observer)
求解器stepper的选择（比如自适应方式会根据误差修改时间间隔）会改变计算的具体实现方式, 但是observer的调用（也就是你的输出结果）依然遵循上述规则。
2、求解单摆模型
2.1 微分方程标准化
现在求单摆系统微分方程的解，以得出单摆角度随时间变化的规律。其微分方程
即：\ddot{\theta}(t) = -\mu \dot{\theta}(t) - \frac{g}{L} \sin \theta(t)
即：\begin{cases} \dot{\theta}(t) & = \omega(t) \\ \dot{\omega}(t) & = -\mu \omega(t) - g/L \sin \theta(t) \end{cases}
令状态变量
即：\boldsymbol{x} = \begin{bmatrix} x_1(t)\\ x_2(t) \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \theta(t)\\ \omega(t) \end{bmatrix}
微分方程组变为
即：\frac{\mathrm{d}\boldsymbol{x}}{\mathrm{d}t}= \frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}t} \begin{bmatrix} x_1(t)\\ x_2(t) \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} x_2(t)\\ -\mu x_2(t) - g/L \sin x_1(t) \end{bmatrix}
2.2 代码实现
代码中有如下几个关键点：
- 要定义状态变量的类型
state_type，定义为std::vector<double>即可 - 要用方程表示微分方程模型，和
MATLAB中模型方程的写法非常类似 - 要写一个
Observer以打印出计算结果，Observer函数也可以直接将数据写入文件中 - 要选择合适的求解器
stepper，各种stepper的特点总结可以看 这里 - 要根据需要选择合适的集成函数，一般选择
integrate_const即可满足要求
下面的代码可作为标准模板使用：
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <boost/numeric/odeint.hpp>
using namespace std;
using namespace boost::numeric::odeint;
const double g = 9.81; // 重力加速度
const double L = 1.00; // 摆线长度
const double mu = 0.80; // 阻力系数
// 定义状态变量的类型
typedef std::vector<double> state_type;
// 要求解的微分方程
void pendulum(const state_type &x, state_type &dxdt, double t)
{
dxdt[0] = x[1];
dxdt[1] = -mu*x[1] - g/L*sin(x[0]);
}
// Observer打印状态值
void write_pendulum(const state_type &x, const double t)
{
cout << t << '\t' << x[0] << '\t' << x[1] << endl;
}
int main(int argc, char **argv)
{
// 初始条件，二维向量
state_type x = {0.10 , 0.00};
// 求解方法为runge_kutta4
integrate_const(runge_kutta4<state_type>(), pendulum, x , 0.0 , 5.0 , 0.01 , write_pendulum);
}
编译该程序依赖boost库，要在 CMakeLists.txt 中添加相应的内容。编译成功后运行，会得到如下的结果：
0 0.1 0 0.01 0.0999512 -0.009753 0.02 0.0998052 -0.0194188 0.03 0.0995631 -0.0289887 0.04 0.0992258 -0.0384542 0.05 0.0987944 -0.0478069 0.06 0.0982701 -0.0570385 0.07 0.0976541 -0.0661412 0.08 0.0969477 -0.075107 0.09 0.0961524 -0.0839283 0.1 0.0952696 -0.0925977 0.11 0.094301 -0.101108 ---- many lines ommitted ----
可以将输出数据重定向到文本文件 data.txt 中，然后使用Python等脚本语言提取数据并画图显示。下面是实现该功能的参考代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
lines = tuple(open("data.txt", 'r')) # 读取文件行到tuple中
rows = len(lines)
time = np.zeros(rows)
theta = np.zeros(rows)
omega = np.zeros(rows)
for r in range(rows):
[str1, str2, str3] = lines[r].split()
time[r] = float(str1)
theta[r] = float(str2)
omega[r] = float(str3)
plt.plot(time, theta, time, omega) # 角度和角速度变化
# plt.plot(theta, omega) # 相图
plt.show()
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