如何在需要使用'fsolve‘的函数中获取中间变量的值？
在需要使用'fsolve'函数中获取中间变量的值时，可以通过以下几种方式来实现：
- 使用全局变量：在函数中定义全局变量，将需要获取的中间变量的值赋给全局变量，在函数外部即可访问到该全局变量。
- 返回值：将中间变量的值作为函数的返回值，然后在调用函数时获取返回值，从而获取中间变量的值。
- 使用可变参数：将中间变量的值作为可变参数传递给函数，在函数内部对可变参数进行处理，从而获取中间变量的值。
需要根据具体情况选择合适的方法来获取中间变量的值，这取决于函数的使用场景和需求。
以上是关于如何在需要使用'fsolve'函数中获取中间变量的值的解答，希望对您有所帮助。若想了解更多相关知识，您可以参考腾讯云的数学运算服务产品——云函数（SCF）：https://cloud.tencent.com/product/scf。
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1回答
MatLAB有问题，如何查看给定函数的中间计算？不仅针对所需变量，还针对包含在fsolve系统中的方程。fsolve first eq second eq fsolve system function solve_syst ()
a_init = -2;
c = 6;
d = 8;
for i = 1:7
b = i + 4;
syst_eq = @(a) syst_3 (a, b, c, d);
a_vih = fsolve (syst_eq, a_init);
a(i) = a_vih
end 第一个等式 function x1 = syst_1 (a, b) %first eq
浏览 18提问于2021-10-21得票数 0
我有一个函数，当我给它一个输入进行测试时，它似乎工作正常，但我需要它在许多不同的变量上工作。现在在底部，它正在评估函数，初始猜测为25，指数为50。在使用它的过程中，我注意到索引实际上是随着fsolve的运行而变化的，所以我认为我对fsolve在这里的实际运行方式有一个不完整的理解，但我无法修复它。我的最终目标是能够在for循环中将索引从1循环到54，在该循环中，初始猜测将根据我已经运行的算法进行更改。所以我只需要解决这个函数输入问题。
下面是我的代码：
function [objfun] = RK_solver( RK_solver_input )
% Redlich/Kwong
浏览 0提问于2016-03-16得票数 0
1回答
scipy.optimize.fsolve似乎不适用于调用自己的函数。这是一辆MWE
from scipy.optimize import fsolve
def f(x):
if f.n==0:
return x
f.n -= 1
return 1+f(x)
# Consider n=2 i.e. f(x) = 1 + 1 + x = 2 + x
f.n=2
soln = fsolve(f, -1.5) # Expect [-2]
print(soln) # [0.]
比较
def g(x):
return 1 + 1 + x
soln = fs
浏览 0提问于2019-02-01得票数 1
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我试图使用下面的代码作为指南，以解决一个非线性方程，但我继续得到错误，如“对象太深的目标数组”和“从函数调用的结果不是一个适当的浮点数组”。
from scipy.optimize import fsolve
from math import exp
def equations(vars):
x, y = vars
eq1 = x+y**2-4
eq2 = exp(x) + x*y - 3
return [eq1, eq2]
x, y = fsolve(equations, (1, 1))
print(x, y)
我的代码将发布在下面。它指出了"
浏览 0提问于2021-10-29得票数 0
import math
from scipy.optimize import fsolve
def sigma(s, Bpu):
return s - math.sin(s) - math.pi * Bpu
def jac_sigma(s):
return 1 - math.cos(s)
if __name__ == '__main__':
Bpu = 0.5
sig_r = fsolve(sigma, x0=[math.pi], args=(Bpu), fprime=jac_sigma)
运行上面的脚本会抛出以下错误，
Trac
浏览 11提问于2017-02-16得票数 2
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3回答
下面是一个涉及factorial的问题。对于给定的数字，n，可以找到以下的答案：
(1 / n!) * (1! + 2! + 3! + ... + n!)
Scala中的迭代解决方案非常容易--一个简单的循环就足够了。
object MyClass {
def fsolve(n: Int): Double = {
var a: Double = 1
var cum: Double = 1
for (i <- n to 2 by -1) {
a = a * (1.0/i.toDouble)
cum += a
}
s
浏览 0提问于2018-10-11得票数 0
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为什么下面的代码返回一个ValueError？
from scipy.optimize import fsolve
import numpy as np
def f(p,a=0):
x,y = p
return (np.dot(x,y)-a,np.outer(x,y)-np.ones((3,3)),x+y-np.array([1,2,3]))
x,y = fsolve(f,(np.ones(3),np.ones(3)),9)
ValueError: setting an array element with a sequence.
浏览 1提问于2015-03-03得票数 1
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1回答
我需要为变量解这个方程\θ：
使用Matlab，无需使用符号工具箱。原因是我正在将m文件编译成.Net程序集，并且不能使用符号工具箱。
我知道如何使用vpasolve来解决这个问题，但据我所知，它需要使用syms来定义变量。
如果你能建议我一种不用符号工具箱就能在Matlab中解决这个方程的方法，我将不胜感激。
浏览 5提问于2014-12-15得票数 1
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当我在scipy中使用root-finder时，我似乎得到了一个错误。我想知道有没有人能指出我做错了什么。
我正在寻找根的函数只是一个简单的例子，并不是特别重要。
如果我使用scipy 0.9.0运行此代码：
import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve
tmpFunc = lambda xIn: (xIn[0]-4)**2 + (xIn[1]-5)**2 + (xIn[2]-7)**3
x0 = [3,4,5]
xFinal = fsolve(tmpFunc, x0 )
print xFinal
我得到以下错误消息：
Trac
浏览 3提问于2012-05-09得票数 1
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假设我有两个方程，其中一个未知，我想使用fsolve来解决这个问题：
0 = 0.5*x[0]**2-2
0 = 2-x
答案显然是x=2。我试过这个
import numpy as np; from scipy.optimize import fsolve
def f(x):
r = np.zeros(2)
r[0] = 0.5*x[0]**2-2
r[1] = 2-x[0]
return r
fsolve(f,[0.5])
错误消息是“调用之间更改大小的函数返回的数组”
我看不出这里出了什么问题。我该如何解决这个问题？
一般情况下，当变量数小于方程数
浏览 0提问于2019-04-24得票数 0
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1回答
我对Matlab完全陌生，我的代码出现了一些问题。
我需要使用'fsolve‘来找到一个非线性优化问题的最小化器，但是我无法让它工作。我一直在使用中的“非线性系统的求解过程”部分。
我的代码如下：
function F = myfun(x)
F = [4*x(4) + 2*x(1) - x(3)*(2*x(1) + 4) + 4*x(1)*(x(1).^2 + x(2) - 11) + 2*x(2).^2 - 14;
x(3) - 10*x(4) + 2*x(2) + 4*x(2)*(x(2).^2 + x(1) - 7) + 2*x(1).^2 - 22;
x(2) - (x(1
浏览 7提问于2017-02-12得票数 0
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2回答
我试着找一个等式范围之间的所有根，如下所示：
def f(x):
return np.tan(x) - 3*x
from scipy.optimize import fsolve
In [14]: fsolve(f,0)
Out[14]: array([ 0.]) # one of the root of the eqn
但对于任何其他初始猜测，除非初始猜测非常接近根，否则它会给出0。
In [15]: fsolve(f, 2)
Out[15]: array([ 0.]) # expected ouptut 1.32419445
In [16]: fsolve(f,[1.32])
O
浏览 25提问于2019-11-04得票数 1
1回答
编辑:更具体地说，我正在寻找一种实用的方法来绘制具有2个变量的标量函数的零点的形状。因此，这些值只需要精确到我选择的2D网格的分辨率。例如f(x，y) = sqrt(x^2 + y^2) -4应该给我一个圆。
问题是fsolve需要一个向量函数，所以
from scipy.optimize import fsolve
def a(x): return sin(x[0]) + cos(x[1])
nodes = fsolve(a,(.1,.2))
行不通的。有什么变通方法吗？例如def a(x)：return [sin(x) + cos(x1),0]
但它只输出一个解决方案(数组(-1.3707
浏览 3提问于2012-04-07得票数 1
在讨论问题之前，我使用相同的问题搜索了堆栈溢出上的相关线程：
据我所知，关于这个错误，
提高TypeError(味精)
TypeError: the：“func”参数'fsolve_function‘的输入和输出形状不匹配
问题是输入和输出的形状是不一样的。
在下面的代码示例中，我有以下内容：
输入，initialGuess ( fsolve函数在scipy.optimize中使用的起始估计)。输入，initialGuess有坐标x，y和z的3个起始估计，因此我期望我的起始输入估计总是有三个输入。
out (非线性联立方程)。在这个例子中
浏览 1提问于2015-06-04得票数 6
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我想做一个功能，以计算真正的Elo性能评级与游戏的国际象棋。
它将纳入：
game_results向量，例如表示玩家赢得第一局、输了第二局和第三局平局的向量。由此我们可以得到另一个变量的分数，这里是1.5，和另一个变量num_games，这里是3。
opponent_ratings的一个矢量，例如12001401350，它指示第一个对手被评级为1200，第二个140分和第三个1350。
我知道，真正的性能等级是x，其方程式如下：
for i = 1:num_games
score = score + (1/(1+10^((opp_ratings(i)-x
浏览 2提问于2018-10-03得票数 2
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1回答
我对此很陌生，但我需要解决数学问题，这涉及到寻找函数的根，涉及到累积密度函数(几个)。
为了简单起见，我尝试编写类似的过程，但使用尽可能简单的函数，但即使这样也不起作用。
有人能告诉我我做错了什么吗？
from scipy.optimize import fsolve
import sympy as sy
import numpy as np
from scipy.stats import norm
y=sy.Symbol('y')
def cdf(x):
cdf_norm=norm.cdf(x,100,20)
return cdf_norm
result=fsolve
浏览 1提问于2016-06-08得票数 0
1回答
有时Matlab中的fsolve(..)函数返回一个非零虚部的解.在它的帮助页面中没有讨论如何选择搜索空间应该是复杂值的还是实值的。这显然有很大的不同，因为如果我们允许变量具有复杂的值，我们给它的自由度是原来的两倍。
让我陷入这种麻烦的具体例子是：
>> fsolve(@(x) [-exp(x(1)*x(2)^0.9)+exp(x(1).*(1+x(2)).^0.9) - (1-1e-7), ...
exp(x(1)*x(2)^0.9)*0.9*x(1)/x(2)^(0.1)], [10 1])
Equation solved, inaccura
浏览 1提问于2014-08-31得票数 2
1回答
我需要求出线性组合alpha*Id+(1-alpha)*M的0,1中的alpha*Id+(1-alpha)*M值，其中Id是恒等矩阵，M是给定的矩阵，使得这个线性组合给出了均值。
目前我使用的是scipyt.optimize.fsolve，但它不允许0,1作为输入。有什么建议吗？
浏览 7提问于2022-11-19得票数 0
我在matlab中见过几个例子，但似乎找不到任何显示如何以矩阵形式传递参数的例子。
这是我的密码。
[A,b] = equationsToMatrix(eq1,eq2)
X0 = [0 0]
fsolve([A,b], X0)
这是输出
eq1 = - sx - sy/2 == 5
eq2 = - (3*sx)/2 - (3*sy)/2 == 9
A =
[ -1, -1/2]
[ -3/2, -3/2]
b =
5
9
X0 =
0 0
Error using lsqfcnchk (line 109)
If FUN is a MATLAB obj
浏览 7提问于2013-10-18得票数 1
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我希望从两个非线性方程中得到一些解(x和y)。所以我写了一些代码，并插入方程，但它不起作用。
据我所知，这个问题是在f2=math.acos(~)产生的，即"ValueError: Mathing域错误“(实际上，当我擦除math.acos时，他们会显示一些错误但具体的解决方案。)
所以，请帮助我知道方法，(1)我如何得到'f1=~'，'f2=~‘as x，y的确定解。(2)我如何为'sub_equation=~’和'f1=~‘画一些图。
我真的需要一些帮助。谢谢。
from scipy.optimize import fsolve
import
浏览 2提问于2017-07-28得票数 2
1回答
我试着用下面的方法来求解双曲方程，以求x和y。我想知道在fsolve中使用相同的方程两次来找到第一个x然后是y是否有意义。我的代码如下：
from scipy.optimize import *
from numpy import *
import math
a = 1/(a_6**2)
b = 1/(b_6**2)
def function_hyper(loc):
x = loc[0]
y = loc[1]
F = empty((2))
F[0] = a*pow(x, 2) - b*pow(y, 2) - 1
浏览 6提问于2021-06-18得票数 0
我有个功能
b=2.02478;
g=3.45581;
s=0.6;
R=1;
p =@(r) 1 - (b./r).^2 - (g^-2)*((2/15)*(s/R)^9 *(1./(r - 1).^9 - 1./(r + 1).^9 - 9./(8*r).*(1./(r - 1).^8 - 1./(r + 1).^8)) -(s/R)^3 *(1./(r-1).^3 - 1./(r+1).^3 - 3./(2*r).*(1./(r-1).^2 - 1./(r+1).^2)));
options = optimset('Display','off');
ti
浏览 3提问于2017-07-03得票数 2
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1回答
我有一个由8个方程和8个未知数组成的系统。在这组方程中没有任何数字。方程式中只有参数；其中8个是我的未知变量(以下称为未知变量)，我正在求解这些变量，还有一堆其他参数，它们不是未知值，例如alpha，beta，gamma (以下称为参数)。
我需要解方程组，这样我就可以得到参数方面的8个未知变量。
我在Maple中使用了fsolve(方程，变量)。但是，它返回一个错误，显示tau，alpha，beta，...都在方程式中，并且没有解出来。我如何才能让Maple理解这些不是我喜欢求解的变量，而是其他未知变量应该用来求解的参数呢？
下面是我的一个方程式的例子：
e1 := (L__af+L__mf
浏览 0提问于2015-09-12得票数 0
2回答
我正试图解决以下几个问题：
function [eta, sol] = compressible_similarity_wo
global Gamm Ma Pr omega;
Gamm = 1.4;
Ma = 2;
Pr = 0.7;
omega=0.76;
global eta_max_ode;
eta_max_ode = 20;
opt = optimset('Display','off','TolFun',1E-20);
F = fsolve(@(F) eva
浏览 4提问于2020-02-06得票数 1
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因此，我有一个函数，它接受一些常量和c变量的值，并返回x和y变量的值，如下所示：
def fun(*constants, c):
#Calculates some stuf to get x and y
return x, y
(x，y) =兴趣(常数，c)
所有变量都是实数c属于0与正值cmax之间的x，y点相对于c是有序的，函数产生的曲线在x-y平面上是连续的，<code>f 210</code>
给定y的特定值时，近似c值的最佳方法是什么？
编辑蒂姆罗伯茨建议使用scipy.optimize.fsolve，这几乎适用于我。有没有一种方法可以告诉th
浏览 1提问于2021-10-29得票数 0
我试着用解析法和狗腿法来求解一个二阶非线性方程组。我的目标函数和它的雅可比矩阵是这样的
function [F jacF]= objective(x)
F(:,1) = ((((x(:,2)./10).*k).*(x(:,1)./100)).^2).*(rZ - Rs) +(( Cmax .* ( x(:,1)./100 ) ).^2).*( w.^2.*(rZ - Rs) ) - (((x(:,2)./10).*k).*(x(:,1)./100));
F(:,2) = (x(:,2).*k).^2.*(iZ - w.*Ls) + (x(:,2).*k).^2.*x(:,
浏览 0提问于2019-09-12得票数 0
我有个功能
func(u1,u2,t)
现在我想找到u2的值
0 = func(u1, u2, t)
其中u1=a和t=b是已知的值。我如何在MATLAB中(用fsolve或其他函数)来完成这个任务？谢谢
浏览 6提问于2014-04-03得票数 1
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我必须在MATLAB中求解一个包含2个未知数的非线性方程组。我曾经用vpasolve来解决系统问题，但是有人告诉我，这种方法不是很有效，我不应该在MATLAB中滥用符号编程，我应该使用fsolve。每次都是这样吗？使用fsolve和vpasolve在精度和性能方面有什么不同？
浏览 9提问于2015-10-17得票数 2
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我正在尝试积分一个包含复数的函数。
我试着把积分分成实积分和虚积分，但我也收到了一个错误。
这是我尝试执行的集成：
def H(G):
return integrate.quad(lambda x: (np.pi*(np.exp(-x)))/(1+1j*G),0,np.inf)
scipy.optimize.fsolve(lambda G: f(G),x0 = 1)
我继续收到一条TypeError消息：
"Can't convert complex to float"
我不知道如何调和它。谢谢!
浏览 0提问于2019-08-09得票数 0
2回答
我第一次使用scipy的optimize.fsolve函数来求一个方程的根。问题是，无论我使用哪个数字作为猜测/估计值，我得到的结果都是我的答案(大约在8位小数以内)。在使用full_output=True时，我将exitflag设置为'1'，这意味着‘解决方案收敛了’，据我所知，这应该意味着输出确实是等式的根。
我知道有有限数量的不同的根(间隔开)，因为当我用图形表示方程时，我可以看到它们。同样，当我输入的起始点在一个应该返回一个未定义的值(除以0，负值的平方根)的范围内时，fsolve会失败(给出错误的exitflag)。但除此之外，它总是返回起始点作为根。
我用一个非常简
浏览 3提问于2011-12-19得票数 5
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1回答
Python优化
、、、
我有我测量的两个点的数据，也有我计算的两个点的数据。我正在尝试最小化这些数据之间的差异。例如：
最小化点1(测量)和点1(计算)之间的差异。最小化点2(测量)和点2(计算)之间的差异。
点1(已计算)和点2(已计算)的值作为二次分布的一部分连接在一起: a*x^2+b*x+c。我只希望更改'a‘参数。
因此，我试图通过只更改一个参数来最小化点1和点2的差异。
我该如何使用python来做到这一点呢？我在考虑使用scipy，什么是一个合适的优化器？
浏览 2提问于2013-06-02得票数 1
1回答
具有多重方程的枕方程组
、、、
你好，当我有一个方程组时，我在使用fsolve函数时遇到了问题。
我的代码只让我有和我的系统中的方程一样多的变量，但是我们都知道，在实践中，你可以拥有比变量更多的方程，特别是当解不是一个具体的数字而是一系列的数字时，一个附加的方程可以帮助缩小“干草堆”的范围。
如何插入比变量更多的方程是我的问题？
假设我有以下非线性系统：
A/B=0.4583(3)
A/C=0.25
A/D=0.72(2)
B/C=0.54(54)
因此，我有以下代码：
from scipy.optimize import *
from numpy import *
def FUNC(arg):
A,B,C,D
浏览 0提问于2018-11-19得票数 1
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我使用了fsolve函数来找到向量x (答案)，但是我需要我的函数返回一些其他值，比如A，但是下面的代码不起作用。
这是我的职责：
function [F,A] = myfun(x,c)
F = [ 2*x(1) - x(2) - exp(c*x(1))
-x(1) + 2*x(2) - exp(c*x(2))];
.
.
.
A = 1;
这是来电者：
[x,a] = fsolve(@(x) myfun(x,c),[-5;-5])
但是在上面的a中，F(x)值(必须接近于零)而不是A。
浏览 5提问于2013-09-05得票数 0
1回答
我想使用fsolve和beta (来自Beta发行版)
import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve
def mean_and_var(mu,sigma):
a, b = mu,*sigma
return (a/(a+b), a*b/(((a+b)**2)*(a+b+1)))
args = (.5,.05) #mean and variance
alpha,beta = fsolve( mean_and_var, 0, args )
#print (mean_and_var((a, b)))
这使我犯
浏览 3提问于2017-09-25得票数 1
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假设我有一个如下的函数： function f = fun(a,b,c)
f = a + b + c
end 现在我想找出如下解决方案： function f = find_a(b,c)
f = fsolve(@fun, [0,b,c])
end 然而，我想保持b和c的修复，只为a找到一个解决方案。我如何才能做到这一点呢？
浏览 0提问于2019-09-06得票数 0
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1回答
我想要找到一个方程的数值解，用Python表示为无限和。使用fsolve()和sympy的简化示例如下：
from scipy.optimize import fsolve
import math
from sympy import *
i = symbols('i', integer=True)
def f(x):
return Sum(x**i, (i,0, oo)).evalf(10)-1
print fsolve(f, 0.5)
我收到了一个错误：
AttributeError: 'list' object has no attri
浏览 4提问于2016-03-29得票数 1
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我需要数值求解方程中的一个变量。根据我的理解，我尝试在两个不同的函数上使用that，它们是等价的。调用这些函数func1和func2。如果指定要求解的变量，则两个函数返回相同的值(方程的残差)。但是，当我不指定变量并使用find查找变量时，根据我是使用func1还是使用func2，得到了不同的答案。我做错了什么？
我问题的数据
dHi=array([-125790,49080,4.2]) # [n butane : 1,3 butadiene : H2]
dGi=array([-16570,124520,17.6])
V=array([-1,1,2])
No=array([1
浏览 7提问于2022-11-25得票数 -1
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假设我想要解一个含有N未知变量的N方程组。假设方程是以下一般形式(我已经大大简化了它，我们可以假设每一行等于零)。
x1 - const(1)
x2 - const(2)
x3 - const(3)
...
xN - const(N)
其中x1、x2、.、xN是我的变量，const是代码前面确定的常量的长度N向量。我不知道有多少方程和变量(即不能硬代码)，但我仍然希望用一般的方式来编写和求解这个系统。
在MATLAB中，我目前的解决方案是执行以下操作，其中n_vars是变量数，我的程序在前面确定了变量数。
sym_vars = sym('x',[1 n_vars]);
for
浏览 1提问于2017-04-07得票数 0
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2回答
传递参数以解决问题
、、、
我正在解一个有很多常数的非线性方程。
我创建了一个用于解决以下问题的函数：
def terminalV(Vt, data):
from numpy import sqrt
ro_p, ro, D_p, mi, g = (i for i in data)
y = sqrt((4*g*(ro_p - ro)*D_p)/(3*C_d(Re(data, Vt))*ro)) - Vt
return y
那么我想做的是：
data = (1800, 994.6, 0.208e-3, 8.931e-4, 9.80665)
Vt0 = 1
Vt = fsolve(termina
浏览 2提问于2013-11-07得票数 16
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我试着找出几条直线的零点，用fsolve函数一次解决其中的一条。我不能写一个像样的代码来做到这一点，下面是我到目前为止最好的尝试，任何帮助都是非常感谢的。我认为最好的方法是定义一个类(这个类是具有两个属性的直线，即斜率和y截距)，但我不知道怎么做。 import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve
def straight_line(parameters):
m = parameters[0] # This is the first parameter of the line i.e the slop
浏览 75提问于2021-01-11得票数 1
1回答
我正在尝试使用“fsolve”进行练习，但还没有完全弄清楚下面的代码是怎么回事。有没有人能解释一下？
function N=productivity1(N,Ac,Aw)
global Thetac Thetaw tau a b
N=[N(1),N(2)];
N=[N(1)-(Thetac/a)^(1/b)*(1+tau)*Ac;
N(2)-(Thetaw/a)^(1/b)*(1+tau)*Aw;
N(1)+N(2)-1]; %this meant to be a constraint...
end
N0=[0.7,0.3]; %initial guess for x
option=
浏览 22提问于2014-11-30得票数 0
2回答
import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve
musun = 132712000000
T = 365.25 * 86400 * 2 / 3
e = 581.2392124070273
def f(x):
return ((T * musun ** 2 / (2 * np.pi)) ** (1 / 3) * np.sqrt(1 - x ** 2)
- np.sqrt(.5 * musun ** 2 / e * (1 - x ** 2)))
x = fsolve(f, 0.01)
f(x)
print
浏览 0提问于2013-04-14得票数 6
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3回答
我有函数f1 = lambda x: 1 - 1.12 * (x ** 0.5) * ((1-x) ** 0.02)，我希望在区间(0，1)中求解它的根。我尝试过使用scipy.optimize.brentq和scipy.optimize.fsolve来完成这个任务，但是这两种方法都遇到了问题。根据一些实验，我得到这个方程的根大约等于0.86322414和0.9961936895432034 (我们知道最多有两个根，因为函数在这个区间有一个拐点)：
f1 = lambda x: 1 - 1.12 * (x ** 0.5) * ((1-x) ** 0.02)
print(fsolve(f1, 0
浏览 1提问于2016-08-27得票数 0
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我正在尝试解决这个系统：
x = a + e(c - e*x/((x^2+y^2)^(3/2)))
y = b + c(d - e*y/((x^2+y^2)^(3/2)))
我使用fsolve，但不管我把什么作为迭代的起点，我得到的答案是起点是等式的根。
close all, clear all, clc
a = 1;
b = 2;
c = 3;
d = 4;
e = 5;
fsolve(@u1FsolveFUNC, [1,2])
功能：
function outvar = u1FsolveFUNC(invar)
global a b c d e
outvar = [.
浏览 0提问于2013-06-11得票数 1
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在我得到的帮助之后，我一直试图在脚本中实现它，但我没有聪明地运行它。
我需要对4072x3080图像的每一个像素使用这个算法，整个过程大约需要1h30，所以我试图强迫它，但是我得到了这个错误：
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-99c1f41dbba7> in <module>()
----> 1 res = scipy.optimize.fsolve(func, x0=np.ones((K.shape[0],
浏览 3提问于2019-01-20得票数 2
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我希望在每次迭代中获得所有的错误，使用fsolve函数来获得根。更准确地说，我需要绘制一个错误图作为迭代的函数。
root = fsolve(build_function,start_value,xtol = tolerance,maxfev= max_interations)
浏览 4提问于2021-03-18得票数 0
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我正试图用fsolve来解一个非线性方程组，比如说
F(x; lambda ) = 0，其中lambda是参数的向量，x是我想要求解的向量。
我使用的是Matlab的解决方案。
我有两个参数lambda的值，我想解决这个系统。对于lambda的一个值，我得到了一个解决方案，这似乎没问题。
对于lambda的另一个值，我又得到了一个解(matlab退出时标记为1。但是我知道这不是一个实际的解，例如，我知道x的某些维数必须是相等的，这不是我从For得到的解的情况。)
我已经尝试过信任域和levenberg-marquardt算法，但是我没有得到更好的结果。(显式地强制这些x是相同的，似乎仍然给出了
浏览 4提问于2013-03-19得票数 2
假设我有一个等式
x + 2*cos(x) = 0
我想解决这个问题。然后我可以编写以下代码：
def func1(x):
out = x + 2*cos(x)
return out
Solution = fsolve(func1, StartValue)
在本例中，StartValue可以有一个任意值。到目前一切尚好!我正在编写一个模拟程序，它创建了一个非线性方程系统，我想用fsolve()来求解它。现在的挑战是(!)在运行时间之前，非线性方程组的大小是未知的(!)。例如，这意味着我可以拥有
X+ 2*cos(x) =0
就像我能拥有的一样
2*x + 4*y = 0
18*y
浏览 0提问于2013-02-16得票数 0
我发现了许多关于类似问题的问题(例如，这个 )，在处理iPython.Parallel时，泡沫化闭包的问题似乎无处不在，但我在任何地方都无法解决这个问题。因此，我的问题是：
我想使用ip集群为零求解一个跨多个b值的函数b。f本身是一个复杂的函数。让我们用一个愚蠢的例子
import scipy.optimize
def f(a,b):
return (a+b)**2 + numpy.sin(a*b)
bs = range( 20 )
for b in bs:
g = lambda a : f(a,b)
root = scipy.optimize.fsolve
浏览 1提问于2013-10-21得票数 4
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