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sCipy FsolvE

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.

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

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……

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

举个例子你就明白了1)建立方程组的M-函数文件(nxxf.m)function eq=nxxf(x)eq(1)=sin(x(1))+x(2)^2+log(x(3))-7;eq(2)=3*x(1)+2^x(2)-x(3)^3+1;eq(3)=x(1)+x(2)+x(3)-5;2)运行程序(test4.m)y=fsolve('nxxf',[1,1,1]

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

DLL load failed 还跟着一行乱码?应该是你安装了不兼容的模块包,可能是某个模块包是32位的,不兼容,然后只要前面几个包需要调用这个模块包的时候就会出现这个结果,建议下载anaconda,Ipython、numpy、matplotlib都安装好了,还有简洁的spyder界面,想要查看安装了什么模块,在cmd调出的dos命令行输入conda list,想要安装其他模块,在cmd调出的dos命令行输入conda install <模块名>,连pip和ez_install都不用你安装,赶紧入坑吧

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

把x、y用x(1)、x(2)表示,指定初值求解即可:>> fsolve(@(x)x(1)^2+x(2)^2,[1 1])Warning: Trust-region-dogleg algorithm of FSOLVE cannot handle non-square systems;using Levenberg-Marquardt algorithm instead. > In fsolve at 319Optimization

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].

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