izotlines ve/veya yön alanı eklemek için

Question

Bir problemle karşılaştığımda R ile diferansiyel denklemleri çözmekteydim: Isoclines ve bir yön alanını arsaya eklemem gerekiyordu, ama nasıl yapılacağını bilmiyordum. Hangi paketi kurmalıyım/hangi işlevi çağırmalıyım/hepsini el ile yapmalı mıyım?

İşte

Answer 1

bir cevap değil ama yorumlarda verilen cevapların sadece bir özet:

1. Bu:
   • primer pakette LVCompGames bu arsa vermek @Ben Bolker tarafından verilen çözümdür. Çözüm, graphics paket ve filled.contour işlevini temel alır.

• Sonra @Josh O'Brien öneri vectorplot fonksiyonu ile rasterVis paket

tüm cevaplar özelleştirilebilir düşünmek bize daha fazla bilgi verirseniz çıktı olarak ne istediğinizi.

Answer 2

TeachingDemos paketindeki my.symbols işlevi, mevcut grafiklere eklemek için kendi sembollerinizi tanımlamanıza olanak tanır. Destek işlevi ms.arrows zaten bir okuyucuyu eklemek için temel okları kodlar, eklemek için farklı bir sembol oluşturmak için kolayca değiştirebilirsiniz (veya diğer ms. Işlevleri).

Answer 3

phaseR adlı harika bir paket var. ODE çözücüyü deSolve paketinden kullanır ve nullclines, trajectories ve benzerlerini kolayca ekleyelim. Sadece ODE fonksiyonunuzun "t", "y" ve "parameters" parametrelerini belirttiğinizden emin olunuz.

Burada

Error in deriv(t = 0, y = c(x[i], y[j]), parameters = parameters) :
unused arguments (y = c(x[i], y[j]), parameters = parameters)

Lotka-Volterra avcı-av sistemi için bir çalışma kod örneği:

require(deSolve) 
require(phaseR) 

model.LV <- function(t, y, parameters){ 
    with(as.list(parameters),{ 

    N<-y[1] 
    P<-y[2] 
    dN <- a*N - b*N*P 
    dP <- c*N*P -d*P 

    list(c(dN,dP)) 
    }) 
} 

params.LV<-c(a=0.4, b=0.3, c=0.1, d=0.2) 

data.LV<-as.data.frame(lsoda(c(N=1,P=1),seq(1,250,by=0.5), model.LV, params.LV)) 
# plot the time series of both populations 
plot(data.LV$time,data.LV$N, main="Time series of L-V equations", xlab="time", 
    ylab="Population densities N, P", 
    type="l", col="green", 
    ylim=c(0,max(data.LV$N,data.LV$C))) 
lines(data.LV$time,data.LV$P,col="red") 

# plot the trajectories of the system 
plot(data.LV$N, data.LV$P, type="l", col="blue", main="Trajectory of L-V equations", 
    xlab="Prey density N", ylab="Predator density P", xlim=c(0,5), ylim=c(0,3)) 
#add Nullclines 
nullclines(model.LV, x.lim=c(0.1,5),y.lim=c(0.1,3), parameters=params.LV, system="two.dim", colour=c("green","red"), add=TRUE)