Python中的系统动力学模型：利用SciPy实现微分方程组的数值求解 大家好，今天我们将深入探讨如何使用Python和SciPy库构建和求解系统动力学模型。系统动力学是一种用于理解复杂系统行为的建模方法，它通过使用微分方程组来描述系统中各个变量之间的相互作用。 SciPy库提供了强大的数值积分工具，使得我们能够对这些微分方程组进行求解，从而模拟系统的演化过程。 系统动力学建模基础 在开始编写代码之前，我们需要了解系统动力学的基本概念。系统动力学模型的核心是存量 (Stocks) 和 流量 (Flows)。 存量 (Stocks)：代表系统中累积的量，例如人口数量、资金量、库存量等。存量的变化率由流量决定。 流量 (Flows)：代表进入或离开存量的速率，例如出生率、死亡率、投资额、消耗率等。流量通常是存量和其他辅助变量的函数。 辅助变量 (Auxiliary Variables)：用于简化模型，将复杂的计算过程分解成更小的步骤，提高模型的可读性和可维护性。 参数 (Parameters)：模型的常数，例如初始人口、利率等。 一个简单的系统动力学模型可以用以下公式表示： d(Stock …