求函数的根。

返回由 func(x) = 0 定义的(非线性)方程的根，给出初始估计值。

可调用f(x, *args)

一个函数，它至少接受一个(可能是向量)参数，并返回一个相同长度的值。

func(x) = 0 的根的起始估计值。

func 的任何额外参数。

可调用 f(x, *args) ，可选

用于计算 func 的雅可比行列式的函数，该函数具有跨行的导数。默认情况下，将估计雅可比行列式。

如果为真，则返回可选输出。

指定 Jacobian 函数是否沿列计算导数(更快，因为没有转置操作)。

如果两个连续迭代之间的相对误差最多为 xtol，则计算将终止。

函数的最大调用次数。如果为零，则 100*(N+1) 是最大值，其中 N 是 x0 中的元素数。

如果设置为 two-sequence 包含 Jacobi 矩阵带内的 sub- 和 super-diagonals 的数量，则 Jacobi 矩阵被认为是带状的(仅适用于 fprime=None )。

雅可比行列式的 forward-difference 近似值的合适步长(对于 fprime=None )。如果 epsfcn 小于机器精度，则假定函数中的相对误差在机器精度的数量级。

确定初始步长界限的参数(factor * || diag * x||)。应该在区间 (0.1, 100) 中。

N 个正条目，用作变量的比例因子。

解决方案(或不成功调用的最后一次迭代的结果)。

带有键的可选输出字典：

函数调用次数

雅可比调用次数

在输出处评估的函数

正交矩阵 q，由最终近似雅可比矩阵的 QR 因式分解产生，按列存储

同一矩阵的 QR 因式分解产生的上三角矩阵

矢量(transpose(q) * fvec)

一个整数标志。如果找到解决方案，则设置为 1，否则请参阅消息以获取更多信息。

如果没有找到解决方案，mesg 会详细说明失败的原因。

fsolve 是对 MINPACK 的 hybrd 和 hybrj 算法的封装。

找到方程组的解：x0*cos(x1) = 4,  x1*x0 - x1 = 5。

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.optimize.fsolve。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。