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python FsolvE

root不是设定、需要手机支持才能刷的

使用scipy下的fsolve函数即可求解,代码如下:[python] view plain copyfrom scipy.optimize import fsolve from math import cos def f(x): d = 140 l = 156 a = float(x[0]) r = float(x[1]) return [ cos(a) - 1 + (d*d)/(2*r*r), l - r * a ] result = fsolve(f, [1, 1]) print result

fsolve语句数值效果较好,采用的解法是将方程组转化为最小二乘问题,调用指令lsqnonlin求解,所以,它参数的选取和优化指令的用法是一致的. 最优化,原理上说到底都是要从一个初值开始,选择搜索的方向与步长.参数的不同选取,使得算法出现不同.例如Levenberg-Marquardt如果选择'on',搜索方向就是用Levenberg-Marquardt法,如果选择'off',搜索方向就是用Gauss-Newton法.

import scipy.optimize import sympy print(scipy.optimize.fsolve(lambda x: x**2 + 2*x + 1, 0)) print(sympy.solve('x**2 + 2*x + 1')) spicy.optimize.fsolve求数值解,需要给定初值,必要时需要选定求解器(不过解个二元一次而已无所谓了).sympy.solve求解析解.当然还有更细致的玩法.当然其实一元二次方程这种有求根公式的玩意……直接套求根公式就行……

fsolve是采用最小二乘法来求解非线性方程.它的一般求解方式为:x=fsolve(fun,x0,options) 其中,fun是要求解的非线性方程,x0是变量初值,options由optimset函数产生的结构体,用于对优化参数的设置,可以省略(采用默认值).fsolve可以

初学,麻烦问一下#注释,有的句尾加了冒号,有的没加,为什么注释后面没有任何语法要求.哦哦哦我知道了,还有一问 当语句以冒号结尾时,缩进的语句视为代码块.这句话什么意思,代码块就是普通的一行语句吗,不加结尾冒号会怎样管

以下仅作参考,若大家有更好的方法,欢迎交流1. 若手动挑选方程的解,可以这样写fx=inline('5*x.^2.*sin(x)-exp(-x)');x0=fsolve(fx,0:10)y=subs(fx,'x',x0)从x0的结果中可以知道,方程在[0,10]有四个解2. 可以自动只显示方程在[0,10]内的所有解fx=inline('5*x.^2.*sin(x)-exp(-x)');x0=fsolve(fx,0:10);j=2;a(1)=x0(1);for i=1:9if (abs(x0(i+1)-x0(i)>10^(-5)))a(j)=x0(i+1);j=j+1;

嗯,确实是你Ft = rand的错误,每次调用函数Ft都改变了.要实现你的要求程序如下:a = normrnd(4000, sqrt(1000), 1, 3); % a = [1 2 3];b = normrnd(2, sqrt(0.5), 1, 3);f = @(a,b,Ft)fsolve(@(x)sum(exp(-(x./a).^b))-3*(1-Ft), 0, optimset('Display','off'));x = [];for Ft = rand(1,10) x = [x f(a,b,Ft)];end至于为什么x总等于 0,不是程序有错,而是a的值总是太大!你可以试试小点的a,比如a = [1 2 3].

fsolve应该就是用迭代方法求给定初始值x0附近的解.只能自己估计各个解的位置,逐个算.

x = fsolve('2*x^2+7*x+5',0) 最简单的一个用法,前面是表达式,后面是初始搜索值,这个函数是从初始搜索点开始搜索,找到一个满足条件的就停止,因此只能找到一个解.改变初始搜索点,就可以找到不同的解

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