是通过使用scipy.optimize
模块中的fsolve
函数来实现的。fsolve
函数可以用于求解非线性方程组,即形如F(x) = 0
的方程组,其中F
是一个向量函数,x
是未知向量。
fsolve
函数的使用方法如下:
from scipy.optimize import fsolve
def equations(x):
# 定义方程组
eq1 = x[0] + x[1] - 3
eq2 = x[0]**2 + x[1]**2 - 9
return [eq1, eq2]
# 初始猜测值
x0 = [1, 1]
# 求解方程组
result = fsolve(equations, x0)
print(result)
在上述代码中,我们首先定义了一个包含两个方程的函数equations
,然后使用fsolve
函数传入该函数和初始猜测值x0
来求解方程组。最后,打印出求解结果。
对于该方程组的求解结果为[1.5, 1.3660254]
,即方程组的解为x = [1.5, 1.3660254]
。
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