我正在尝试将 R 代码转换为 Python。R 代码使用lsoda函数，它是 FORTRANDOE求解器的包装器。Python 对应物似乎solve_ivp是 FORTRAN 的包装器ODEPACK。我method='LSODA'在 Python 中使用它应该是 R 使用的等效方法。但是，我的结果有高达 1% 的误差。我的代码中没有任何东西是随机的，所以我相信我应该能够完全复制结果。
任何的想法？！
这是 R 代码的一部分（之前的代码只是计算参数的值：
val = c("A1" = 1, "A2" = 1, "A3" = 1, "A4" = 1, "A5" = 1, "A6" = 1, "A7" = 1)
hamberg_ode <- function(t,val,p) {
dA1 = p["ktr1"]*(1 - ((p["E_MAX"] * p["C_s_gamma"])/(p["EC_50_gamma"] + p["C_s_gamma"]))) - p["ktr1"]*val["A1"]
dA2 = p["ktr1"]*val["A1"] - p["ktr1"]*val["A2"]
dA3 = p["ktr1"]*val["A2"] - p["ktr1"]*val["A3"]
dA4 = p["ktr1"]*val["A3"] - p["ktr1"]*val["A4"]
dA5 = p["ktr1"]*val["A4"] - p["ktr1"]*val["A5"]
dA6 = p["ktr1"]*val["A5"] - p["ktr1"]*val["A6"]
dA7 = p["ktr2"]*(1 - ((p["E_MAX"] * p["C_s_gamma"])/(p["EC_50_gamma"] + p["C_s_gamma"]))) - p["ktr2"]*val["A7"]
cat(val["A1"], dA1, '\n')
list(c(dA1, dA2, dA3, dA4, dA5, dA6, dA7))
}
out = lsoda(val, times, hamberg_ode, p)
Python代码：
val = [1]*7
class hamberg_ode:
def __init__(self, p):
self.p = p
return (dA1, dA2, dA3, dA4, dA5, dA6, dA7)
h_function = hamberg_ode(p).f
out = solve_ivp(h_function, (0, maxTime), val, t_eval=times, method='LSODA')
作为数字如何发散的示例，以下是两个代码的 A1 和 dA1 的几个第一个值： R
1 -0.2289151
1 -0.2289151
0.9997726 -0.2287975
0.9997727 -0.2287976
0.9995454 -0.22868
0.9995455 -0.2286801
0.9901534 -0.2238221
0.9901523 -0.2238215
0.9809609 -0.2190673
0.9809587 -0.2190662
0.9719626 -0.214413
0.9719604 -0.2144119
0.9493722 -0.2027284
0.9493668 -0.2027255
0.927996 -0.1916717
0.9280039 -0.1916758
0.9078033 -0.1812272
0.9078049 -0.181228
0.8887056 -0.1713491
0.8887071 -0.1713499
慕侠2389804
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