from scipy.optimize import root, fsolve def f(X): x = X[0] y = X[1] z = X[2] # 切分变量 return [2*x+3*y+z-4, x-2*y+4*z+5, 3*x+8*y-2*x-13, 4*x-y+9*z+6] X0 = [1, 2, 3,4] m1 = root(f, X0).x m2 = fsolve(f, X0)
时间: 2024-04-20 16:23:50 浏览: 163
基于scipy.optimize的线性规划问题的建模与求解(例1:离散制造中的混合产品生产规划问题)
这段代码使用了SciPy库中的root和fsolve函数来解方程组。函数f定义了一个包含三个未知数x、y、z的方程组。返回的列表包含了四个方程的结果,使得结果为0表示方程组的解。X0是方程组的初始猜测值。
root函数使用了牛顿法来寻找方程组的解,并返回解的估计值。而fsolve函数则使用了一种更通用的非线性方程组求解算法。
所以m1和m2分别是调用root和fsolve函数后得到的方程组的解。
阅读全文