Переменная временного шага в ODEINT
Сначала позвольте мне извиниться, если это простой вопрос, или на него уже был дан ответ. Правда в том, что я даже не знаю, как провести поиск по моему вопросу.
Допустим, у меня есть следующий набор связанных ODE:
dN / dt = (hN (t) + i Q (t)) * G (t)
dQ / dt = (jN (t) + l Q (t)) * G (t)
Это код, который я использовал для построения ODE:
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import constants
from scipy.integrate import odeint
plt.ion()
#-------------------------------------INITIAL CONSTANT PARAMETERS-------------------------------------------
wavelenght = 1908e-9 #meter
wp0 = 300e-6 #laser beam diameter
conc = 1.0 #dopant concentration
crosssection = 6.5e-14 #spectroscopic absorption cross section in m2
lifetime = 230e-6 #upper lifetime
cavity_l = 200e-3 #total lenght of cavity in mm
gain_l = 10e-3 #lenght of gain medium
n_gain = 1.82 #refraction index gain medium
R_OC = 0.3 #reflectivity OC
additional_loss = 0.05 #additional losses
loss_time_max = 10.0e5 #max loss instroduced by q-switch
r = 10 #times above threshold laser is pumped before q-switch opens
t0 = 0
tf = 20e-12
tpulse = 1e-9
ttotal = 10e-9
#-------------------------------------INITIAL VARIABLE PARAMETERS-------------------------------------------
#number density from concentration percentage
Ntotalyag = conc*3*4.55/((3*88.9 + 5*27.0 + 12*16.0)*constants.m_p)
#nominator: 3 at of Y * mass density of Y3Al5O12
#denominator: mass of the Y3Al5O12 unit, calculated from the relative atomic weights and the proton mass
beam_area = numpy.pi*(wp0/2)*(wp0/2)
roundtrip_time = 2.0*((cavity_l-gain_l)/constants.c)+(n_gain*gain_l/constants.c) #time for light to travel back and forth inside cavity
losscoef = - numpy.log(R_OC) + additional_loss
popinversionthreshold = losscoef * beam_area/(2.0 * crosssection)
Wp = 0.0 #pumping rate
#-------------------------------------FUNCTIONS-------------------------------------------
def f(y, t, L):
q = y[0]
DeltaN = y[1]
if t > tf:
losscoef_t = 0.0
else:
losscoef_t = loss_time_max - ((loss_time_max - losscoef)/(tf))*t
# gupta Handbook of photonics ch about micro laser
L= L.append(losscoef_t)
f0 = q*((DeltaN/popinversionthreshold)-1.0) * losscoef_t/roundtrip_time
f1 = Wp*(Ntotalyag-DeltaN) - q*((DeltaN*losscoef_t)/(popinversionthreshold*roundtrip_time)) - DeltaN/lifetime
return [f0, f1]
#-------------------------------------ODE SOLVING 1-------------------------------------------
# initial conditions
q0 = 0.01 # initial photon population
DeltaN0 = r * popinversionthreshold # initial inverted population
y0 = [q0, DeltaN0] # initial condition vector
t = numpy.linspace(0, ttotal, 1000) # time grid
L = []
# solve the DEs
soln = odeint(f, y0, t, args=(L,))
Q = soln[:, 0]
N = soln[:, 1]
#-------------------------------------PLOTS---------------------------------------------------
plt.figure()
plt.plot(t, Q, label='Photon')
plt.plot(t, N, label='Population')
plt.legend(loc=0)
Вышеприведенное не работает, так как я предположил, что могу рассчитать G (t) для каждого временного шага t, но заметил, что len(L) - это не то же самое, что Q или N. В основном мой вопрос состоит в том, как рассчитать параметр для ODE, который меняется с шагом t?
большое спасибо