当我使用scipy求解常微分方程时，获得的结果与sympy的结果不同。具体来说，它们在小数点后各不相同，并且没有虚部。

由于我要求解的常微分方程是sympy获得的第一个符号解，因此我首先使用sympy.lambdify将其转换，然后将其引入scipy.odeint方法。

这是代码的一部分

    t = sy.symbols('t')  
    y_0_t_func = sy.Function('y_0')
    tspan = np.linspace(0,10,10)

    def y_0_Q_x(t):

        return sy.nsimplify(
            (lambda_1 * pow(A_0,2) * F_0 * P_theta *
             (k_0 + beta * (function_B_0(t) / function_B_1(t)) - F_0 *P_theta)
             - (lambda_2 / 2) * pow(function_B_0(t) / function_B_1(t),2) +
             y_1_t.rhs * (alpha - F_0 * P_theta + x_1_t.rhs)))

    f_y_0 = sy.lambdify((y_0_t_func(t),t),r * y_0_t_func(t) - y_0_Q_x(t))
    y_0_numerical = np.flipud(
        integrate.odeint(f_y_0,g_2 * S_Ba,np.flipud(tspan)))

    y_0_t = sy.dsolve(
        sy.nsimplify((sy.diff(y_0_t_func(t),t,1) - r * y_0_t_func(t) 
        +y_0_Q_x(t))),y_0_t_func(t),ics={y_0_t_func(10): g_2 * S_Ba})

    sy.pprint(y_0_t.rhs.evalf(subs={t: 0}))
    print(y_0_numerical[0])

程序的结果是

-951.483500299349 - 2.98155597433514e-19⋅ⅈ
-951.48350659