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在boost::odeint和scipy.integrate中，微分方程的解是完全不同的

。

boost::odeint是一个C++库，用于数值求解常微分方程（ODEs）和偏微分方程（PDEs）。它提供了多种数值求解器，包括常用的Runge-Kutta方法和基于多步法的方法。boost::odeint的优势在于其高效的性能和灵活的接口，使得用户可以方便地定义自己的微分方程和求解器。

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scipy.integrate是Python科学计算库SciPy中的一个模块，用于数值积分和常微分方程的求解。它提供了多种数值积分方法和常微分方程求解器，包括基于Runge-Kutta方法和基于线性多步法的方法。scipy.integrate的优势在于其简单易用的接口和丰富的功能，使得用户可以快速地进行数值计算和模拟实验。

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总结：boost::odeint和scipy.integrate是两个不同的库，用于求解微分方程。boost::odeint适用于C++开发者，提供高效的性能和灵活的接口；scipy.integrate适用于Python开发者，提供简单易用的接口和丰富的功能。腾讯云提供了相关的云计算产品，如云服务器、云数据库、云函数和容器服务，可以帮助用户构建和部署应用程序。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.integrate import odeint #用来正常显示中文标签 plt.rcParams...=1/(1+(1/i0-1)*np.exp(-lamda*t))#微分方程的解析解 yInteg=odeint(dy_dt,y0,t,args=(lamda,mu1))#求解微分方程初值问题 yDeriv...=lamda*yInteg*(1-yInteg) #绘图 plt.plot(t,yAnaly,'-ob',label='解析解') plt.plot(t,yInteg,':.r',label='数值解'...) plt.plot(t,yDeriv,'-g',label='dy_dt') plt.title("解析解与数值解的比较") plt.legend(loc='right') plt.axis([0,100...,-0.1,1.1]) plt.show() 算法：SI模型是适用于仅有易感者（Susceptible）和患病者（Infectious）两类人群且疾病无法治愈，如T型病、僵尸。

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最近疯传的SIR传染病模型到底是什么？

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