<div dir="ltr"><div dir="ltr">Hi Laurin,</div><div dir="ltr"><br></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Thu, Aug 27, 2020 at 10:21 AM Laurin Steidle <<a href="mailto:laurin.steidle@uni-hamburg.de">laurin.steidle@uni-hamburg.de</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">
  

    
  
  <div>
    <div lang="x-unicode">
      <p>Hi all,</p>
      <p>I opened an github issue [1] asking the following and was
        recommended to post it here.<br>
      </p>
      <p>I am <b>proposing to add a new ODE solver</b> to the list of
        solvers available in solve_ivp.<br>
        The solver I propose is the so called "<b>modified
          Patanka-Runge-Kutta" (MPRK)</b> [2] scheme.<br>
        MPRK is a integration scheme that satisfies the condition of
        'unconditional positivity',<br>
        a requirement for many ODEs especially in the field of
        biochemical models.<br>
        A simple and famous example of such a ODE being the
        Lotka-Volterra equations.<br>
      </p>
      <p>So far there exists no such solver in scipy.<br>
        Hence, a ODE solution with the present solvers can become
        "unphysical" and therefore invalid if the solution at a any
        time-step becomes negative due to numerical errors.</p></div></div></blockquote><div>Thanks for proposing this. That would indeed be a nice addition to scipy.integrate it looks like. I'm not familiar with the method you propose, however the paper seems to have a good amount of citations.<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div><div lang="x-unicode">
      <p>If this is something the community agrees on adding I am happy
        to write the implementation. <br>
        However, I would like to ask for assistance by a more
        experienced scipy dev as I am new to scipy.</p></div></div></blockquote><div>We can help you out as needed. Following the code/test/doc pattern of a newer solver like `solve_ivp` should be a good start.</div><div><br></div><div>Cheers,<br></div><div>Ralf</div><div><br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div><div lang="x-unicode">
      <p>Cheers,<br>
        Laurin<br>
      </p>
      <p>[1] <a href="https://github.com/scipy/scipy/issues/12766" target="_blank">https://github.com/scipy/scipy/issues/12766</a><br>
        [2] <a href="https://doi.org/10.1016/S0168-9274(03)00101-6" rel="noreferrer noopener" title="Persistent link using digital object identifier" target="_blank">https://doi.org/10.1016/S0168-9274(03)00101-6</a></p>
    </div>
  </div>

_______________________________________________<br>
SciPy-Dev mailing list<br>
<a href="mailto:SciPy-Dev@python.org" target="_blank">SciPy-Dev@python.org</a><br>
<a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/scipy-dev" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/mailman/listinfo/scipy-dev</a><br>
</blockquote></div></div>