python里fsolve精度设置

在Python中，`fsolve` 函数是 `scipy.optimize` 模块中的一个用于求解非线性方程或方程组的函数。默认情况下，`fsolve` 使用了相对较高的精度，但是可以通过设置 `xtol` 参数来调整计算的精度。`xtol` 参数决定了函数值的改变量与当前解的值的比率，当这个比率低于 `xtol` 设定的值时，迭代停止。

例如，如果你希望 `fsolve` 在解的改变量与当前解值的比率小于 `1e-8` 时停止迭代，你可以这样调用 `fsolve`：

from scipy.optimize import fsolve
import numpy as np

# 定义方程
def equations(x):
    # 这里是你的非线性方程组
    pass

# 初始猜测解
x0 = [1, 2, 3]

# 调用 fsolve，设置精度
solution = fsolve(equations, x0, xtol=1e-8)

在上面的代码中，`xtol=1e-8` 表示解的改变量必须小于解的当前值的 `1e-8` 倍，才会认为是足够精确而停止迭代。

除了 `xtol`，还有其他参数可以调整 `fsolve` 的行为，例如 `ftol` 控制函数值的变化量，`maxfev` 控制函数评估的最大次数，`factor` 用于调整搜索步长等。