我想用Python解决一个由6个非线性方程组成的系统。我发现我可以很容易地使用scipy的fsolve来求解一个由3个非线性方程组成的系统。有没有什么我可以纠正的,可以解决6个非线性方程的问题呢?import numpy as np #arbitrary system of 3 nonlinear我试着用这种方法检查三个方
File "<string>", line 1, in <module>如何用nonlinsolve数值求解方程组我知道我可以使用ufuncify将方程转换成scipy.optimize.fsolve可以求解的系统,但我宁愿避免使用这两行样板,而只直接使用SymPy。
根据,不建议使用solve。对于非线性方程组,文档建议使用,这正是我在这里试图使用的。
在MATLAB中求解约束线性和非线性方程组KU=F or CF=U with C = K^{-1}.该问题用3-Dd表示,有200多个节点。模型被用作变形估计器,力始终是变形的输入和输出。所以有很多线性方程。现在这个问题需要扩展,需要实现两种类型的约束。总共有成百上千个形式为方程的方程:大约10个非线性
在给定A_e/A*值列表和gamma=1.2的情况下,我应该如何求解这个方程,以便返回与A_e/A*值列表相对应的M_e列表?我考虑过使用scipy.optimize.newton,但似乎这不是正确的方法 def expr(x): result = np.arange(1,1.25,step=0.004/x)*((2/(1.2+1))*(1+((1.2-1)/2)*x**2))**((1.2+1)/(2*1.2-1))) return res