root(method=’krylov’)#
- 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
要进行的迭代次数。如果省略（默认），则根据需要进行迭代以满足容差。
- dispbool, 可选
在每次迭代时将状态打印到标准输出。
- maxiterint, 可选
要进行的最大迭代次数。
- 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（在最大范数内）。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
绝对最小步长，由雅可比近似确定。如果步长小于此值，则优化成功终止。如果省略，则不使用。
- tol_normfunction(vector) -> scalar, 可选
收敛检查中使用的范数。默认是最大范数。
- line_search{None, ‘armijo’ (默认), ‘wolfe’}, 可选
用于确定雅可比近似给定方向上步长的线搜索类型。默认为 'armijo'。
- jac_optionsdict, 可选
相应雅可比近似的选项。
- rdifffloat, 可选
数值微分中使用的相对步长。
- methodstr 或 callable, 可选
用于近似雅可比矩阵的 Krylov 方法。可以是字符串，也可以是实现与
scipy.sparse.linalg中迭代求解器相同接口的函数。如果是字符串，则必须是以下之一：'lgmres'、'gmres'、'bicgstab'、'cgs'、'minres'、'tfqmr'。- inner_MLinearOperator 或 InverseJacobian
内部 Krylov 迭代的预处理器。请注意，您也可以使用逆雅可比矩阵作为（自适应）预处理器。例如，
>>> jac = BroydenFirst() >>> kjac = KrylovJacobian(inner_M=jac.inverse).
如果预处理器有一个名为 'update' 的方法，它将在每个非线性步骤之后以
update(x, f)的形式被调用，其中x表示当前点，f表示当前函数值。- inner_rtol, inner_atol, inner_callback, …
要传递给“内部”Krylov 求解器的参数。
有关选项的完整列表，请参阅您正在使用的求解器的文档。默认情况下，这是
scipy.sparse.linalg.lgmres。如果求解器已通过 method 覆盖，请参阅该求解器的文档。要使用该求解器的一个选项，请在其前面加上inner_。例如，要控制求解器的rtol参数，请在此处设置 inner_rtol 选项。- outer_kint, 可选
在 LGMRES 非线性迭代中保留的子空间大小。
有关详细信息，请参阅
scipy.sparse.linalg.lgmres。