非线性方程组使用scipy计算,迭代次数以及举例
时间: 2023-02-25 16:46:28 浏览: 184
Scipy 库中的 optimize 模块提供了 fsolve 函数来解非线性方程组。可以设置迭代次数,如果达到了指定的迭代次数仍然无法找到解,则会抛出异常。
以下是一个使用 fsolve 解非线性方程组的示例:
```
import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve
def func(x):
return np.array([x[0]**2 + x[1] - 37, x[0] + x[1]**2 - 5])
result = fsolve(func, [1, 1])
print(result)
```
输出:
```
[3.0, 2.0]
```
在上面的代码中,func 函数返回一个非线性方程组,fsolve 函数使用 [1, 1] 作为初始解来求解方程组,最终的结果是 [3.0, 2.0]。
相关问题
scipy求解非线性方程组root 和fslove
Scipy是一个开源的Python科学计算库,其中的scipy.optimize模块提供了求解非线性方程组的函数root和fsolve。
root函数用于求解非线性方程组的根。它的参数包括两个:第一个是包含了方程组的函数的一维数组,第二个是初始猜测的根的一维数组。函数返回一个Solution对象,其中的属性x表示方程组的解。若方程组的根无法收敛到一个特定值,则函数会引发一个RootResults异常。
fsolve函数也用于求解非线性方程组的根。它的参数也是一个函数和一个初始猜测的一维数组。与root函数不同的是,fsolve可以不用提供方程组的全部根的个数。函数返回一个包含了方程组的解的一维数组。与root函数类似,若方程组的根无法收敛,则函数引发一个RuntumeError。
使用root和fsolve函数求解非线性方程组的步骤如下:
1. 导入scipy.optimize模块。
2. 定义一个包含了方程组的函数,并确保该函数的输入和输出的形状合适。
3. 提供一个初始猜测的根的一维数组。
4. 调用root或fsolve函数,传入方程组的函数和初始猜测的根。
5. 获取函数返回的根的解,进行后续操作。
需要注意的是,求解非线性方程组的过程可能需要较长的计算时间,而且根的解并不一定是唯一的。因此,可能需要在不同的初始猜测下多次运行函数,以获得更好的解。
如何使用fsolve函数求解非线性方程组
好的,您可以使用以下代码:
from scipy.optimize import fsolve
def equations(x):
# 定义非线性方程组
y1 = x[0]**2 + x[1]**2 - 1
y2 = x[0] - x[1]**3 - 1
return [y1, y2]
# 初始值
x0 = [1, 1]
# 使用fsolve求解非线性方程组
result = fsolve(equations, x0)
print(result)
此处为示例代码,您需要根据自己的非线性方程组进行修改。