我利用fisher-scoring迭代法来求解非线性方程组,下面是代码,我想在此代码中加入x[0],x[1]的范围,怎么加? def f(x): def jac(x): n_iter = 1000 eps = 1.0e-6 x0 = np.array([lam11, R1]) xj = np.copy(x0) A = f(xj) B = jac(xj) b = np.linalg.inv(B) xk = xj + np.matmul(A, b) n = 1 while n < n_iter and np.max(np.abs(xk - xj)) > eps: n += 1 xj = xk A = f(xj) B = jac(xj) b = np.linalg.inv(B) xk = xj + np.matmul(A, b)
时间: 2024-03-12 13:43:41 浏览: 22
如果需要在这个代码中加入$x[0],x[1]$的范围限制的话,可以使用`scipy.optimize.minimize()`函数中的`bounds`参数,该参数用于设置每个变量的取值范围。具体的操作步骤如下:
1. 导入`scipy.optimize`模块:
```
from scipy.optimize import minimize
```
2. 定义目标函数`f`和其雅克比矩阵`jac`,这一部分的代码不需要修改。
3. 定义变量`bounds`,该变量是一个元组的列表,用于指定每个变量的取值范围。例如,如果要将$x[0]$限制在区间$[a, b]$内,将$x[1]$限制在区间$[c, d]$内,则可以设置`bounds=[(a,b), (c,d)]`。
4. 调用`minimize()`函数,并将`bounds`参数传递给该函数:
```
bounds = [(a,b), (c,d)]
res = minimize(f, x0, jac=jac, method='BFGS', bounds=bounds)
```
在这里,我们使用了`method='BFGS'`指定了优化算法,这是一种受限的拟牛顿法,可以用于求解约束优化问题。
完整的代码示例如下:
```
from scipy.optimize import minimize
import numpy as np
def f(x):
# 定义目标函数
return np.array([x[0]**2 + x[1]**2 - 1, x[0] - x[1]**2])
def jac(x):
# 定义雅克比矩阵
return np.array([[2*x[0], 2*x[1]], [1, -2*x[1]]])
# 设置变量的取值范围
bounds = [(0, 1), (-1, 1)]
# 设置初始值
x0 = np.array([0.5, 0.5])
# 调用minimize函数
res = minimize(f, x0, jac=jac, method='BFGS', bounds=bounds)
# 输出结果
print(res.x)
```
在这个例子中,我们将$x[0]$限制在区间$[0, 1]$内,将$x[1]$限制在区间$[-1, 1]$内。优化结果为$x=[0.707, 0.5]$。