root(method=’broyden1’)

scipy.optimize.root(fun, x0, args=(), method='hybr', jac=None, tol=None, callback=None, options=None)

另请参阅

有关其余参数的文档，请参阅 scipy.optimize.root

选项:

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nitint, 可选

迭代次数。如果省略（默认），则根据需要进行迭代以满足容差要求。

dispbool, 可选

在每次迭代时将状态打印到标准输出。

maxiterint, 可选

最大迭代次数。

ftolfloat, 可选

残差的相对容差。如果省略，则不使用。

fatolfloat, 可选

残差的绝对容差（在最大范数下）。如果省略，默认值为 6e-6。

xtolfloat, 可选

相对最小步长。如果省略，则不使用。

xatolfloat, 可选

根据雅可比近似确定的绝对最小步长。如果步长小于此值，则优化成功终止。如果省略，则不使用。

tol_norm函数(向量) -> 标量, 可选

收敛检查中使用的范数。默认是最大范数。

line_search{无, ‘armijo’ (默认), ‘wolfe’}, 可选

用于确定雅可比近似给定方向步长的线搜索类型。默认为 ‘armijo’。

jac_optionsdict, 可选

相应雅可比近似的选项。

alphafloat, 可选

雅可比的初始猜测值为 (-1/alpha)。

reduction_methodstr 或 tuple, 可选

用于确保 Broyden 矩阵秩保持较低的方法。可以是给出方法名称的字符串，也可以是形式为 (method, param1, param2, ...) 的元组，该元组给出方法名称和附加参数的值。

可用方法

• restart: 丢弃所有矩阵列。没有额外参数。

• simple: 丢弃最旧的矩阵列。没有额外参数。

• svd: 只保留最重要的 SVD 分量。接受一个额外参数 to_retain，该参数在进行秩缩减时决定要保留的 SVD 分量数量。默认值为 max_rank - 2。

max_rankint, 可选

Broyden 矩阵的最大秩。默认值为无穷大（即不进行秩缩减）。

示例

>>> def func(x):
...     return np.cos(x) + x[::-1] - [1, 2, 3, 4]
...
>>> from scipy import optimize
>>> res = optimize.root(func, [1, 1, 1, 1], method='broyden1', tol=1e-14)
>>> x = res.x
>>> x
array([4.04674914, 3.91158389, 2.71791677, 1.61756251])
>>> np.cos(x) + x[::-1]
array([1., 2., 3., 4.])