重庆分公司,新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
背景:
专注于为中小企业提供网站制作、成都网站设计服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业临川免费做网站提供优质的服务。我们立足成都,凝聚了一批互联网行业人才,有力地推动了1000多家企业的稳健成长,帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。实现用python的optimize库的fsolve对非线性方程组进行求解。可以看到这一个问题实际上还是一个优化问题,也可以用之前拟合函数的leastsq求解。下面用这两个方法进行对比:
代码:
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("求解函数名称:",fsolve.__name__) print("解:",result) print("各向量值:",f(result)) #拟合函数来求解 h = leastsq(f,x0) print("===================") print() print("求解函数名称:",leastsq.__name__) print("解:",h[0]) print("各向量的值:",f(h[0]))