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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。我的代码在下面

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 结果=scipy.optimize.fsolve(func,[1+1j,1+1j])

C:\Python27\lib\site-packages\scipy\optimize\minpack.py in fsolve(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、因子、诊断）

126     else:

127         _check_func('fsolve', 'fprime', Dfun, x0, args, n, (n,n))
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2 回答 2

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fsolve从 R^n -> R 中找到函数的零点。类似root的函数从 R^n -> R^m 中找到函数的零点。

看起来你正试图从 C^2 -> C^2 中找到函数的零点，据我所知 scipy.optimize 不直接支持 - 但你可以尝试从 R^4 编写一个函数-> R^4 然后使用root. 例如，类似于以下内容：

def func_as_reals(x):
    r1, c1, r2, c2 = x
    a, b = func([complex(r1, c1), complex(r2, c2)])
    return [a.real, a.imag, b.real, b.imag]

应该可以工作，尽管直接在实数上执行它可能会快得多，而不是反复包装成复数和展开。

于 2013-03-05T00:28:09.530 回答
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你可以试试 mpmath 的 findroot( sympy )：

from mpmath import findroot

#Your code here

ans = findroot([z1,z2],(0,0))
print(ans)

回报： 

[(-0.302169479251962 - 0.651084739625981j)]
[(-0.348915260374019 - 0.174457630187009j)]

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，但您可以尝试一下！

于 2016-07-19T18:29:33.253 回答