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python用fsolve、leastsq對(duì)非線性方程組求解

 更新時(shí)間:2018年12月15日 16:50:30   作者:潛水的飛魚baby  
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python用fsolve、leastsq對(duì)非線性方程組進(jìn)行求解,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

背景:

實(shí)現(xiàn)用python的optimize庫的fsolve對(duì)非線性方程組進(jìn)行求解。可以看到這一個(gè)問題實(shí)際上還是一個(gè)優(yōu)化問題,也可以用之前擬合函數(shù)的leastsq求解。下面用這兩個(gè)方法進(jìn)行對(duì)比:

代碼:

from scipy.optimize import fsolve,leastsq
from math import sin,cos
 
def f(x):
 x0 = float(x[0])
 x1 = float(x[1])
 x2 = float(x[2])
 return [
 5*x1+3,
 4*x0*x0 - 2*sin(x1*x2),
 x1*x2-1.5
 ]
 
x0 = [1,1,1]
result = fsolve(f,x0)
 
print("===================")
print()
print("求解函數(shù)名稱:",fsolve.__name__)
print("解:",result)
print("各向量值:",f(result))
#擬合函數(shù)來求解
h = leastsq(f,x0)
 
print("===================")
print()
print("求解函數(shù)名稱:",leastsq.__name__)
print("解:",h[0])
print("各向量的值:",f(h[0]))

結(jié)果:

===================


求解函數(shù)名稱: fsolve
解: [-0.70622057 -0.6        -2.5       ]
各向量值: [0.0, -9.126033262418787e-14, 5.329070518200751e-15]
===================


求解函數(shù)名稱: leastsq
解: [-0.70622057 -0.6        -2.5       ]
各向量的值: [0.0, -2.220446049250313e-16, 0.0]

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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