質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.50%
Julia

Juliaとは、科学技術計算に特化した、高水準・高性能な動的プログラミング言語です。オープンソースとして公表されており、書き易く動きが早いことが特徴です。

Q&A

1回答

1918閲覧

微分方程式を解きたい

退会済みユーザー

退会済みユーザー

総合スコア0

Julia

Juliaとは、科学技術計算に特化した、高水準・高性能な動的プログラミング言語です。オープンソースとして公表されており、書き易く動きが早いことが特徴です。

0グッド

0クリップ

投稿2019/09/10 07:25

前提・実現したいこと

微分方程式をJuliaで解く。コード中の sol = solve(prob)からうまくいかない。

発生している問題・エラーメッセージ

ERROR: MethodError: no method matching f(::Float64, ::DiffEqBase.NullParameters, ::Float64) Closest candidates are: f(::Any, ::Any) at none:1 Stacktrace: [1] (::ODEFunction{false,typeof(f),LinearAlgebra.UniformScaling{Bool},Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing})(::Float64, ::DiffEqBase.NullParameters, ::Vararg{Any,N} where N) at /Users/kadowakimizuto/.julia/packages/DiffEqBase/pqp0B/src/diffeqfunction.jl:209 [2] initialize!(::OrdinaryDiffEq.ODEIntegrator{CompositeAlgorithm{Tuple{Tsit5,Rosenbrock23{0,false,DefaultLinSolve,DataType}},AutoSwitch{Tsit5,Rosenbrock23{0,false,DefaultLinSolve,DataType},Rational{Int64},Int64}},false,Float64,Float64,DiffEqBase.NullParameters,Float64,Float64,Float64,Array{Float64,1},OrdinaryDiffEq.ODECompositeSolution{Float64,1,Array{Float64,1},Nothing,Nothing,Array{Float64,1},Array{Array{Float64,1},1},ODEProblem{Float64,Tuple{Float64,Float64},false,DiffEqBase.NullParameters,ODEFunction{false,typeof(f),LinearAlgebra.UniformScaling{Bool},Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing},Nothing,DiffEqBase.StandardODEProblem},CompositeAlgorithm{Tuple{Tsit5,Rosenbrock23{0,false,DefaultLinSolve,DataType}},AutoSwitch{Tsit5,Rosenbrock23{0,false,DefaultLinSolve,DataType},Rational{Int64},Int64}},OrdinaryDiffEq.CompositeInterpolationData{ODEFunction{false,typeof(f),LinearAlgebra.UniformScaling{Bool},Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing},Array{Float64,1},Array{Float64,1},Array{Array{Float64,1},1},OrdinaryDiffEq.CompositeCache{Tuple{OrdinaryDiffEq.Tsit5ConstantCache{Float64,Float64},OrdinaryDiffEq.Rosenbrock23ConstantCache{Float64,DiffEqDiffTools.TimeDerivativeWrapper{ODEFunction{false,typeof(f),LinearAlgebra.UniformScaling{Bool},Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing・・・文字数で割愛 [3] initialize!(::OrdinaryDiffEq.ODEIntegrator{CompositeAlgorithm{Tuple{Tsit5,Rosenbrock23{0,false,DefaultLinSolve,DataType}},AutoSwitch{Tsit5,Rosenbrock23{0,false,DefaultLinSolve,DataType},Rational{Int64},Int64}},false,Float64,Float64,DiffEqBase.NullParameters,Float64,Float64,Float64,Array{Float64,1},OrdinaryDiffEq.ODECompositeSolution{Float64,1,Array{Float64,1},Nothing,Nothing,Array{Float64,1},Array{Array{Float64,1},1},ODEProblem{Float64,Tuple{Float64,Float64},false,DiffEqBase.NullParameters,ODEFunction{false,typeof(f),LinearAlgebra.UniformScaling{Bool},Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing},Nothing,DiffEqBase.StandardODEProblem},CompositeAlgorithm{Tuple{Tsit5,Rosenbrock23{0,false,DefaultLinSolve,DataType}},AutoSwitch{Tsit5,Rosenbrock23{0,false,DefaultLinSolve,DataType},Rational{Int64},Int64}},OrdinaryDiffEq.CompositeInterpolationData{ODEFunction{false,typeof(f),LinearAlgebra.UniformScaling{Bool},Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing},Array{Float64,1},Array{Float64,1},Array{Array{Float64,1},1},OrdinaryDiffEq.CompositeCache{Tuple{OrdinaryDiffEq.Tsit5ConstantCache{Float64,Float64},OrdinaryDiffEq.Rosenbrock23ConstantCache{Float64,DiffEqDiffTools.TimeDerivativeWrapper{ODEFunction{false,typeof(f),LinearAlgebra.UniformScaling{Bool},Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing},Float64,DiffEqBase.NullParameters},DiffEqDiffTools.UDerivativeWrapper{ODEFunction{false,typeof(f),LinearAlgebra.UniformScaling{Bool},・・・文字数で割愛 [4] #__init#333(::Array{Float64,1}, ::Array{Float64,1}, ::Array{Float64,1}, ::Nothing, ::Bool, ::Bool, ::Bool, ::Bool, ::Nothing, ::Bool, ::Bool, ::Float64, ::Float64, ::Float64, ::Bool, ::Bool, ::Rational{Int64}, ::Nothing, ::Nothing, ::Rational{Int64}, ::Int64, ::Int64, ::Int64, ::Rational{Int64}, ::Bool, ::Int64, ::Nothing, ::Nothing, ::Int64, ::typeof(DiffEqBase.ODE_DEFAULT_NORM), ::typeof(LinearAlgebra.opnorm), ::typeof(DiffEqBase.ODE_DEFAULT_ISOUTOFDOMAIN), ::typeof(DiffEqBase.ODE_DEFAULT_UNSTABLE_CHECK), ::Bool, ::Bool, ::Bool, ::Bool, ::Bool, ::Bool, ::Bool, ::Int64, ::String, ::typeof(DiffEqBase.ODE_DEFAULT_PROG_MESSAGE), ::Nothing, ::Bool, ::Bool, ::Bool, ::Base.Iterators.Pairs{Symbol,Bool,Tuple{Symbol},NamedTuple{(:default_set,),Tuple{Bool}}}, ::typeof(DiffEqBase.__init), ::ODEProblem{Float64,Tuple{Float64,Float64},false,DiffEqBase.NullParameters,ODEFunction{false,typeof(f),LinearAlgebra.UniformScaling{Bool},Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing},Nothing,DiffEqBase.StandardODEProblem}, ::CompositeAlgorithm{Tuple{Tsit5,Rosenbrock23{0,false,DefaultLinSolve,DataType}},AutoSwitch{Tsit5,Rosenbrock23{0,false,DefaultLinSolve,DataType},Rational{Int64},Int64}}, ::Array{Float64,1}, ::Array{Float64,1}, ::Array{Any,1}, ::Type{Val{true}}) at /Users/kadowakimizuto/.julia/packages/OrdinaryDiffEq/dfPRv/src/solve.jl:353 [5] (::getfield(DiffEqBase, Symbol("#kw##__init")))(::NamedTuple{(:default_set,),Tuple{Bool}}, ::typeof(DiffEqBase.__init), ::ODEProblem{Float64,Tuple{Float64,Float64},false,DiffEqBase.NullParameters,ODEFunction{false,typeof(f),LinearAlgebra.UniformScaling{Bool},Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing},Nothing,DiffEqBase.StandardODEProblem}, ::CompositeAlgorithm{Tuple{Tsit5,Rosenbrock23{0,false,DefaultLinSolve,DataType}},AutoSwitch{Tsit5,Rosenbrock23{0,false,DefaultLinSolve,DataType},Rational{Int64},Int64}}, ::Array{Float64,1}, ::Array{Float64,1}, ::Array{Any,1}, ::Type{Val{true}}) at ./none:0 (repeats 4 times) [6] #__solve#332(::Base.Iterators.Pairs{Symbol,Bool,Tuple{Symbol},NamedTuple{(:default_set,),Tuple{Bool}}}, ::typeof(DiffEqBase.__solve), ::ODEProblem{Float64,Tuple{Float64,Float64},false,DiffEqBase.NullParameters,ODEFunction{false,typeof(f),LinearAlgebra.UniformScaling{Bool},Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing},Nothing,DiffEqBase.StandardODEProblem}, ::CompositeAlgorithm{Tuple{Tsit5,Rosenbrock23{0,false,DefaultLinSolve,DataType}},AutoSwitch{Tsit5,Rosenbrock23{0,false,DefaultLinSolve,DataType},Rational{Int64},Int64}}) at /Users/kadowakimizuto/.julia/packages/OrdinaryDiffEq/dfPRv/src/solve.jl:4 [7] (::getfield(DiffEqBase, Symbol("#kw##__solve")))(::NamedTuple{(:default_set,),Tuple{Bool}}, ::typeof(DiffEqBase.__solve), ::ODEProblem{Float64,Tuple{Float64,Float64},false,DiffEqBase.NullParameters,ODEFunction{false,typeof(f),LinearAlgebra.UniformScaling{Bool},Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing},Nothing,DiffEqBase.StandardODEProblem}, ::CompositeAlgorithm{Tuple{Tsit5,Rosenbrock23{0,false,DefaultLinSolve,DataType}},AutoSwitch{Tsit5,Rosenbrock23{0,false,DefaultLinSolve,DataType},Rational{Int64},Int64}}) at ./none:0 [8] #__solve#2(::Bool, ::Base.Iterators.Pairs{Union{},Union{},Tuple{},NamedTuple{(),Tuple{}}}, ::typeof(DiffEqBase.__solve), ::ODEProblem{Float64,Tuple{Float64,Float64},false,DiffEqBase.NullParameters,ODEFunction{false,typeof(f),LinearAlgebra.UniformScaling{Bool},Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing},Nothing,DiffEqBase.StandardODEProblem}, ::Nothing) at /Users/kadowakimizuto/.julia/packages/DifferentialEquations/4jSpr/src/default_solve.jl:15 [9] #solve#386 at ./none:0 [inlined] [10] solve(::ODEProblem{Float64,Tuple{Float64,Float64},false,DiffEqBase.NullParameters,ODEFunction{false,typeof(f),LinearAlgebra.UniformScaling{Bool},Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing,Nothing},Nothing,DiffEqBase.StandardODEProblem}) at /Users/kadowakimizuto/.julia/packages/DiffEqBase/pqp0B/src/solve.jl:27 [11] top-level scope at none:0

該当のソースコード

Julia

1using DifferentialEquations 2using Plots;gr() 3 4#人口問題に関する数理モデルを実行していく 5 6#微分方程式の定義 7f(y , t) = 0.3134 * y *(1 - y//(1.97*10^8)) 8 9#初期値 10y0 = 3.9 * 10^6 11 12#時間間隔 13tspan = (0.0 , 10.0) 14 15#解いていく 16prob = ODEProblem(f , y0 , tspan) 17sol = solve(prob) ← ここでエラーになって上記の通 18plot(sol)

試したこと

なし

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

なし

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

coco_bauer

2019/09/10 08:03

『f(y , t) = 0.3134 * y *(1 - y//(1.97*10^8))』という微分方程式は、解けるのですか? 「#人口問題に関する数理モデルを実行していく」とのコメントがありますが、『f(y , t) = 0.3134 * y *(1 - y//(1.97*10^8))』で数理モデルが表されているのですか?
guest

回答1

0

  1. Julia のパッケージ DifferentialEquations の ODEProblem に渡す関数 f は、f(u, p, t) の形(p はパラメータなど)でなければいけません。
  2. y//(1.97*10^8) は意味をなしていません。 // は有理数の計算のために使う演算子なので、変数 y と浮動小数点数 1.97*10^8 との演算は意味をなしてません。割り算には / を使いましょう。

julia

1using OrdinaryDiffEq 2using Plots; gr() 3 4#人口問題に関する数理モデルを実行していく 5 6#微分方程式の定義 7f(y, p, t) = 0.3134 * y * (1 - y / (1.97 * 10^8)) 8 9#初期値 10y0 = 3.9 * 10^6 11 12#時間間隔 13tspan = (0.0, 10.0) 14 15#解いていく 16prob = ODEProblem(f, y0, tspan) 17sol = solve(prob) 18 19# retcode: Success 20# Interpolation: Automatic order switching interpolation 21# t: 9-element Array{Float64,1}: 22# 0.0 23# 0.12662428091680872 24# 0.7303457885946751 25# 1.7234344487967639 26# 2.907960396545146 27# 4.394365973752784 28# 6.13536084362757 29# 8.175248017875582 30# 10.0 31# u: 9-element Array{Float64,1}: 32# 3.9e6 33# 4.0546302666815394e6 34# 4.878256997996743e6 35# 6.599682298834936e6 36# 9.424427336760268e6 37# 1.4601936493607435e7 38# 2.3912221318911202e7 39# 4.087601240335912e7 40# 6.242186408738111e7 41 42plot(sol) 43

結果

投稿2020/03/09 00:40

編集2020/03/09 00:43
Paalon

総合スコア232

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

まだベストアンサーが選ばれていません

会員登録して回答してみよう

アカウントをお持ちの方は

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.50%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問