如何求解嵌套ODE方程
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我们可以将R中的O0ѭ包用于常微分方程（ODE），但是，我找不到找到解决两个嵌套ODE方程的方法。
b\'(t) = beta - k*b(t);
a\'(t) = alpha -b(t)*gamma;
\'
a
b
a\'
b
a
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豹芜澈
可以很好地处理它，如下所示（我实现了ODE，但是由于不知道您的想法而组成了一些参数。）gfun <- function(t,y,parms,...) { ## \'with\' trick lets us write gradient in terms of variable/parameter names with(as.list(c(y,parms)), list(c(b=beta-k*b,a=alpha-b*gamma),NULL)) } library(deSolve) L1 <- lsoda(y=c(b=1,a=1), times=seq(0,10,by=0.1), func=gfun, parms=c(alpha=0.1,beta=0.2,gamma=0.05,k=0.01)) matplot(L1[,1],L1[,-1],type=\"l\",lty=1,bty=\"l\",las=1)