我看过这个amazing example。
但我需要解有X和F边界的系统,例如:
f1 = x+y^2 = 0
f2 = e^x+ xy = 0
-5.5< x <0.18
2.1< y < 10.6
# 0.15< f1 <20.5 - not useful for this example
# -10.5< f2 < -0.16 - not useful for this example
如何将此边界约束设置为scipy的fsolve()?或者有其他方法吗?
你能给我一个简单的代码示例吗?在
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我希望这能作为你的开场白。都是there。在
status: 0 success: True njev: 7 nfev: 29 fun: 14.514193585986144 x: array([-0.86901099, 2.1 ]) message: 'Optimization terminated successfully.' jac: array([ -2.47001648e-04, 3.21871972e+01, 0.00000000e+00]) nit: 7
编辑:作为对注释的回应:如果您的函数值
f1
和f2
不为零,您只需重写方程,例如:f1=-6和f2=3
您要最小化的功能是:
^{pr2}$这取决于系统,但在这里您可以简单地检查约束。在
首先求解非线性系统,得到一个/无/多个形式的解(x,y)。然后检查这些解决方案中哪一个(如果有的话)满足约束条件。在
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