root(method=‘hybr’)¶
- scipy.optimize.root(fun, x0, args=(), method='hybr', jac=None, tol=None, callback=None, options={'func': None, 'col_deriv': 0, 'xtol': 1.49012e-08, 'maxfev': 0, 'band': None, 'eps': None, 'factor': 100, 'diag': None})
使用MINPACK的hybrd和hybrj例程(改进的Powell法)求多元函数的根。
参见
有关参数睡觉的文档，请参阅
scipy.optimize.root- 选项
- col_deriv布尔尔
指定Jacobian函数是否计算列中的导数(速度更快，因为没有转置操作)。
- xtol浮动
如果两次连续迭代之间的相对误差最大，则计算将终止 xtol 。
- maxfev集成
对函数的最大调用次数。如果为零，则
100*(N+1)是最大值，其中N是中的元素数 x0 。- band元组
如果设置为包含雅可比矩阵带内的子对角线和超对角线数量的双序列，则认为雅可比矩阵是带状的(仅适用于
fprime=None)。- eps浮动
雅可比前向差分近似的合适步长(对于
fprime=None)。如果 eps 小于机器精度，则假定函数中的相对误差为机器精度的量级。- factor浮动
确定初始步长界限的参数 (
factor * || diag * x||)。应该在中场休息的时候(0.1, 100)。- diag序列
N个正条目，用作变量的比例因子。