python求解两元非线性方程组

在Python中，我们可以利用`scipy.optimize.root`函数来求解两个或更多的非线性方程组成的系统，这个函数通常用于解决最优化问题，包括求解方程组。`root`函数支持多种算法，如牛顿法、拟牛顿法等。以下是一个简单的示例：

from scipy.optimize import fsolve

# 定义非线性方程组
def equations(x):
    eq1 = x[0]**2 - x[1] - 1 # 第一个方程
    eq2 = x[0] + x[1]**2 - 4 # 第二个方程
    return [eq1, eq2]

# 设置初始猜测值
initial_guess = [1, 1]  # 可能需要调整

# 求解方程组
solution = fsolve(equations, initial_guess)

print("Solution to the non-linear system:")
print(solution)

在这个例子中，`equations`函数接受一组未知数`x`作为输入，并返回这两个方程的结果。`fsolve`函数尝试找到满足这些方程的`x`值。