root(method='lm')

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

使用 Levenberg-Marquardt 求解最小二乘

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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col_derivbool

非零值表示雅可比函数计算列的导数（更快，因为没有转置操作）。

ftolfloat

平方和中所需的相对误差。

xtolfloat

近似解中所需的相对误差。

gtolfloat

函数向量与雅可比矩阵的列之间所需的正交性。

maxiterint

函数调用的最大次数。 如果为零，则最大值为 100*(N+1)，其中 N 是 x0 中的元素数。

epsfloat

用于雅可比矩阵前向差分近似的合适步长（对于 Dfun=None）。 如果 eps 小于机器精度，则假定函数中的相对误差与机器精度同阶。

factorfloat

确定初始步长边界的参数 (factor * || diag * x||)。 应在区间 (0.1, 100) 中。

diagsequence

N 个正条目，用作变量的比例因子。