用python编写铺层角度多变量的代码

以下是一个简单的铺层角度多变量的 Python 代码示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 铺层角度多变量优化函数
def layer_angles_opt(x):
    # x: 长度为 n 的一维数组，表示 n 个层的角度

    # 计算铺层矩阵
    n = len(x)
    A = np.zeros((n, n))
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            if i == j:
                A[i][j] = np.cos(x[i])
            else:
                A[i][j] = np.sin(x[i]) * (-1) ** (i - j) / (i - j)
    A_inv = np.linalg.inv(A)

    # 计算目标函数值
    b = np.ones(n)
    f = np.dot(np.dot(A_inv, b), np.dot(A_inv, b))

    return f

# 初始角度
x0 = np.array([0.5, 0.8, 1.2, 1.7])

# 最小化目标函数
res = minimize(layer_angles_opt, x0, method='nelder-mead', options={'xtol': 1e-8, 'disp': True})

# 输出结果
print("Optimal layer angles:", res.x)
print("Minimum value:", res.fun)

此代码实现了一个铺层角度多变量的优化函数，通过最小化目标函数来寻找最优的铺层角度。其中，`layer_angles_opt` 函数计算铺层矩阵和目标函数值，`x` 是一个长度为 `n` 的一维数组，表示 `n` 个层的角度。`x0` 是初始角度，`res` 是最小化目标函数的结果。最后输出最优层角度和目标函数的最小值。在此示例中，使用了 Scipy 库中的 `minimize` 函数，使用了 Nelder-Mead 算法进行优化。