fsolve怎么用

fsolve是Python中用于求解非线性方程组的函数，通常需要用到SciPy库中的optimize模块。下面是一个例子，假设我们要求解方程组x^2+y^2=25和x+y=7，可以按照以下步骤实现：

from scipy.optimize import fsolve
import numpy as np

# 定义非线性方程组
def equations(p):
    x, y = p
    return (x**2 + y**2 - 25, x + y - 7)

# 初始猜测值
guess = (1, 1)

# 调用fsolve函数求解
result = fsolve(equations, guess)

# 输出结果
print(result)

输出结果为：

[3. 4.]

其中，equations函数定义了非线性方程组，guess是初始猜测值，fsolve函数会自动迭代计算，直到找到符合方程组的解。最终结果保存在result变量中。

相关问题

MATLAB fsolve使用举例

假设我们要使用 fsolve 函数来解决以下方程：

x^2 - 4 = 0

首先，我们需要定义一个匿名函数来表示方程：

f = @(x) x^2 - 4;

然后，我们可以使用 fsolve 函数来解决方程：

x = fsolve(f, 0)

这将返回方程的解，即 x = 2。

如果我们想要在一个特定的区间内寻找解决方案，我们可以将其传递给 fsolve 函数：

x = fsolve(f, 2)

这将返回方程在 x = 2 附近的解。

我们还可以使用 fsolve 函数来解决多元方程组。例如，假设我们要解决以下方程组：

x^2 + y^2 - 1 = 0
x - y^2 = 0

我们可以定义一个函数来表示方程组：

function F = myfun(X)
x = X(1);
y = X(2);
F = [x^2 + y^2 - 1;
x - y^2];
end

然后，我们可以使用 fsolve 函数来解决方程组：

X0 = [0.5, 0.5]; % 初始值
X = fsolve(@myfun, X0)

这将返回方程组的解，即 X = [0.6180, 0.7862]。

matlab fsolve使用牛顿迭代法

在Matlab中，可以使用fsolve函数来使用牛顿迭代法求解方程组。fsolve函数的使用方法如下：

1. 定义方程组：使用符号变量syms定义方程组的变量，然后定义方程组的表达式。

2. 定义初始值：设置初始值，作为迭代的起点。

3. 调用fsolve函数：使用fsolve函数来求解方程组。将方程组的表达式和初始值作为参数传入fsolve函数。

下面是一个使用fsolve函数求解方程组的示例代码：

syms x1 x2;
f1 = x1^2 + x2^2 - 4;
f2 = x1^2 - x2^2 - 1;
F = \[f1; f2\];
x0 = \[1.6; 1.2\];
\[x, fval\] = fsolve(@(x) double(subs(F, \[x1, x2\], x)), x0);

在这个示例中，我们定义了一个包含两个方程的方程组F，然后设置了初始值x0。最后，使用fsolve函数来求解方程组，并将结果保存在变量x中。

请注意，为了在fsolve函数中使用符号变量，我们使用了double和subs函数来将符号变量转换为数值，并将其传递给fsolve函数。

希望这个示例能够帮助你理解如何在Matlab中使用fsolve函数来使用牛顿迭代法求解方程组。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [数值分析：利用牛顿法解非线性方程组的matlab和python实现](https://blog.csdn.net/meng_xin_true/article/details/106346554)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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