将雅可比传递到python中的newton_krylov非线性求解器

将雅可比传递到Python中的Newton-Krylov非线性求解器是一种用于求解非线性方程组的算法。它使用牛顿法和Krylov子空间方法的组合，可以高效地求解大规模非线性方程组。

在传统的牛顿法中，每次迭代需要计算雅可比矩阵的逆，这在大规模问题中可能会很昂贵。而Newton-Krylov非线性求解器通过使用Krylov子空间方法来近似雅可比矩阵的逆，从而避免了直接计算逆矩阵的操作。

Newton-Krylov非线性求解器的主要优势包括：

1. 支持大规模非线性方程组的求解：由于使用了Krylov子空间方法，它可以处理具有数百万个未知数的问题。
2. 快速收敛性：使用Krylov子空间方法的近似雅可比矩阵可以更好地适应问题的特性，从而加快收敛速度。
3. 内存效率：相比直接存储雅可比矩阵的逆，使用Krylov子空间方法可以节省大量内存空间。

这种求解器在许多领域中都有应用，例如计算流体力学、结构力学、电力系统等。它可以用于求解非线性方程组，如非线性最小二乘问题、非线性优化问题等。

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