root(method=’lm’)

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

使用 Levenberg-Marquardt 算法求解最小二乘问题

另请参阅

有关其余参数的文档，请参阅 scipy.optimize.root

选项:

——-

col_deriv布尔值

非零值表示 Jacobian 函数按列计算导数（更快，因为无需转置操作）。

ftol浮点数

平方和的相对误差要求。

xtol浮点数

近似解的相对误差要求。

gtol浮点数

函数向量与 Jacobian 列之间的正交性要求。

maxiter整数

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 中的元素数量。

eps浮点数

用于 Jacobian 前向差分近似的合适步长（Dfun=None 时）。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处于同一数量级。

factor浮点数

一个确定初始步长界限的参数（factor * || diag * x||）。应在区间 (0.1, 100) 内。

diag序列

N 个正数条目，用作变量的比例因子。