本文系统回答了用Python解状态方程的路径：线性时不变系统用python-control或SciPy.signal进行状态空间仿真，非线性与时变系统用SciPy.integrate.solve_ivp并根据刚性选择Radau/BDF，必要时提供雅可比以提升稳定性与性能；按步骤完成建模、求解器选型、时间网格与初值设置、仿真与验证，再做离散化与卡尔曼滤波估计。核心在于以状态空间形式组织A、B、C、D或f、g，选择合适方法与步长，并以工程化流程与协作工具保障可复现与可维护性。