我想对以下非线性方程进行根搜索,我在Python中进行,但它不起作用 . 我的代码如下
from pylab import *
import scipy
import scipy.optimize
def z1(x,y):
temp=1+1j+x+2*y;
return temp
def z2(x,y):
temp=-1j-2*x+sqrt(3)*y;
return temp
def func(x):
temp=[z1(x[0],x[1])-1.0/(1-1.0/(z2(x[0],x[1]))),1-2.0/(z2(x[0],x[1])-4.0/z1(x[0],x[1]))]
return temp
result=scipy.optimize.fsolve(func,[1+1j,1+1j])
print result
当我运行它时,它显示错误:
---> 30 result = scipy.optimize.fsolve(func,[1 1j,1 1j])
fsolve中的C:\ Python27 \ lib \ site-packages \ scipy \ optimize \ minpack.py(func,x0,args,fprime,full_output,col_deriv,xtol,maxfev,band,epsfcn,factor,diag)
123 maxfev = 200*(n + 1)
124 retval = _minpack._hybrd(func, x0, args, full_output, xtol,
-
125 maxfev,ml,mu,epsfcn,factor,diag)
126 else:
127 _check_func('fsolve', 'fprime', Dfun, x0, args, n, (n,n))
2 回答
fsolve
从R ^ n - > R中找到函数的零 . 类似的函数root从R ^ n - > R ^ m中找到函数的零 .它看起来像你直接支持 - 但你可以尝试从R ^ 4 - > R ^ 4然后使用
root
编写一个函数 . 例如,有些东西:应该工作,虽然直接在实数上做它可能要快得多,而不是重复包装到复杂和展开 .
你可以试试mpmath的findroot(sympy):
返回:
这是您系统的解决方案 .
Mpmath是一个多精度库,因此它的例程通常较慢,但你可以尝试一下!