以下是用于解决问题的Python代码，包括定义常数、微分方程、数值求解和绘图的完整过程：

```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import solve_ivp

# 定义常数
A = 3.14 * 0.18
B = 2e5 * 3.14 * 0.01 * 0.01 * 3

# 定义 t(s(x)) 函数
def t_sx(sx):
    term1 = (0.00331486138220175 * (2 * sx - 0.487) * (sx**2 - 0.487 * sx + 17.3687) * 
             (14.1924 * sx**3 + 471.841 * sx**2 + 1048.2 * sx + 26.3996))
    term2 = ((0.0575748328890475 * sx**2 - 0.0280389436169662 * sx + 1)**2 *
             (42.5772 * sx**2 + 943.682 * sx + 1048.2))
    denominator = ((0.0575748328890475 * sx**2 - 0.0280389436169662 * sx + 1)**4)
    numerator = -3.11302293666198e-5 * (term1 - term2) * (14.1924 * sx**3 + 471.841 * sx**2 + 1048.2 * sx + 26.3996)
    return numerator / denominator

# 定义微分方程系统
def system(x, y):
    Px, sx = y
    dPx_dx = A * t_sx(sx)
    dsx_dx = Px / B
    return [dPx_dx, dsx_dx]

# 初始条件
y0 = [0, 0]  # P(0) = 0, s(0) = 0

# 定义 x 的范围
x_span = (0, 10)  # x 从 0 到 10
x_eval = np.linspace(*x_span, 500)  # 在计算解时的评估点

# 使用四阶龙格-库塔法求解微分方程系统
sol = solve_ivp(system, x_span, y0, t_eval=x_eval, method='RK45')

# 提取解
x_vals = sol.t
Px_vals, sx_vals = sol.y

# 计算 t(s(x)) 对应的解
tx_vals = t_sx(sx_vals)

# 绘制结果
plt.figure(figsize=(14, 8))

plt.subplot(3, 1, 1)
plt.plot(x_vals, Px_vals, label='P(x)')
plt.title('P(x) vs x')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('P(x)')
plt.grid(True)
plt.legend()

plt.subplot(3, 1, 2)
plt.plot(x_vals, sx_vals, label='s(x)', color='orange')
plt.title('s(x) vs x')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('s(x)')
plt.grid(True)
plt.legend()

plt.subplot(3, 1, 3)
plt.plot(x_vals, tx_vals, label='t(s(x))', color='green')
plt.title('t(s(x)) vs x')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('t(s(x))')
plt.grid(True)
plt.legend()

plt.tight_layout()
plt.show()
```

### 代码说明：

1. **常数定义**：
   - \( A \) 和 \( B \) 是给定的常数值，用于计算微分方程中的变量。
  
2. **函数 `t_sx(sx)`**：
   - 这是根据给定的公式计算 \( t(s(x)) \) 的函数，接受 \( s(x) \) 作为输入。

3. **系统微分方程**：
   - 使用 `system` 函数定义微分方程组，计算 \( P(x) \) 和 \( s(x) \) 的导数。

4. **数值求解**：
   - `solve_ivp` 使用四阶龙格-库塔法 (`RK45`) 对微分方程进行求解。

5. **绘图**：
   - 使用 Matplotlib 绘制 \( P(x) \)、\( s(x) \)、\( t(s(x)) \) 随 \( x \) 的变化图。

如果有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时提出！

Explore Python code for solving a system of differential equations using the RK45 method. This comprehensive guide includes definitions of constants, differential equation systems, numerical solution methods, and plotting results using Matplotlib.

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