scipy.optimize.brenth

scipy.optimize.brenth(f, a, b, args=(), xtol=2e-12, rtol=8.881784197001252e-16, maxiter=100, full_output=False, disp=True)[源代码]

用双曲外推的布伦特方法求函数在括号区间内的根。

经典布伦特例程的一种变体,用双曲线外推而不是逆二次外推求自变量a和b之间的函数f的零点。早在20世纪80年代就有一份报纸.f(A)和f(B)不能有相同的符号。一般来说,与布伦特原油常规不相上下,但没有那么严格的考验。它是使用双曲线外推的割线方法的安全版本。这里的版本是查克·哈里斯写的。

参数
f功能

返回数字的Python函数。f必须是连续的,并且f(A)和f(B)必须有相反的符号。

a标量

括号间隔的一端 [a,b] 。

b标量

括号间隔的另一端 [a,b] 。

xtol数字,可选

计算出的根 x0 将会令人满意 np.allclose(x, x0, atol=xtol, rtol=rtol) ,在哪里 x 就是它的确切根部。该参数必须为非负。和以前一样 brentq ,对于良好的函数,该方法通常会满足上述条件 xtol/2rtol/2

rtol数字,可选

计算出的根 x0 将会令人满意 np.allclose(x, x0, atol=xtol, rtol=rtol) ,在哪里 x 就是它的确切根部。参数不能小于其默认值 4*np.finfo(float).eps 。和以前一样 brentq ,对于良好的函数,该方法通常会满足上述条件 xtol/2rtol/2

maxiter整型,可选

如果在以下方面未实现融合 maxiter 迭代,则会引发错误。必须>=0。

args元组,可选

包含函数的额外参数 ff 由以下人员调用 apply(f, (x)+args)

full_output布尔值,可选

如果 full_output 为false,则返回根。如果 full_output 为True,则返回值为 (x, r) ,在哪里 x 是根,并且 r 是一种 RootResults 对象。

disp布尔值,可选

如果为True,则在算法不收敛时引发RuntimeError。否则,收敛状态将记录在任何 RootResults 返回对象。

退货
x0浮动

零分,共零分 f 之间 ab

rRootResults (在以下情况下出席 full_output = True )RootResults(如果FULL_OUTPUT=True则存在)

对象,该对象包含有关收敛的信息。具体地说, r.converged 如果例程收敛,则为True。

参见

fmin, fmin_powell, fmin_cg
fmin_bfgs, fmin_ncg

多变量局部优化器

leastsq

非线性最小二乘法

fmin_l_bfgs_b, fmin_tnc, fmin_cobyla

约束多变量优化器

basinhopping, differential_evolution, brute

全局优化器

fminbound, brent, golden, bracket

局部标量极小

fsolve

N-D寻根

brentq, brenth, ridder, bisect, newton

一维寻根

fixed_point

标量定点仪

示例

>>> def f(x):
...     return (x**2 - 1)
>>> from scipy import optimize
>>> root = optimize.brenth(f, -2, 0)
>>> root
-1.0
>>> root = optimize.brenth(f, 0, 2)
>>> root
1.0