PyDAS - 几个微分代数系统求解器的 Python 包装器 介绍 PyDAS 为 Python 代码提供了一种方法，可以利用 Python 代码中的几个著名的基于 Fortran 的微分代数系统求解器。 可用的求解器——DASSL、DASPK 和 DASKR——都可从公开获得，并随 PyDAS 分发。 PyDAS 为每个求解器提供了一个 Python 扩展类型，它反过来提供了设置求解器选项、提供残差和雅可比函数以及运行求解器的 Pythonic 方法。 DASSL、DASPK 和 DASKR 求解器都比提供的 ODE 求解器功能中使用的求解器 VODE 强大得多。 执照 版权所有 (c) 2010 约书亚 W. 艾伦 ( )。 特此授予获得本软件副本和相关文档文件（“软件”）副本的任何人免费许可，不受限制地处理本软件，包括但不限于使用、复制、修改、合并的权利、发布、分发、再许可和

这是一种适用的 Runge Kutta 方法（理论背景，例如在 Hairer、Lubich、Roche“通过runge-kutta 方法对微分代数系统的数值解”）来解决 DAE。 已经实现的是第 1、2 和 3 阶段的 Radau II A 方法，但基本上每个 Butcher 画面都可以实现（详见代码）。 提供了一个简单的例子（数学钟摆）来说明用法。 非线性系统求解器是牛顿法，但也可以互换。

用微分代数系统描述的忆阻神经网络

控制系统的零动态是系统的一种内部动态品质，其行为与系统的许多性质相联系，如系统的稳定性，反馈镇定与输出跟踪等。针对一类非线性微分代数系统，提出了输出零子流形和零动态的概念。利用M-导数方法，探讨了此类系统的输出零子流形的性质，并给出了此类系统的输出零子流形和零动态算法，也讨论了该算法的一些性质。最后，给出一个例子说明如何利用系统的零动态来讨论系统的反馈稳定化问题。