root(method='hybr')

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

Найти корни многомерной функции с использованием процедур hybrd и hybrj из MINPACK (модифицированный метод Пауэлла).

Смотрите также

Для документации по остальным параметрам см. scipy.optimize.root

Опции:

——-

col_derivbool

Указать, вычисляет ли функция Якоби производные по столбцам (быстрее, потому что нет операции транспонирования).

xtolfloat

Вычисление завершится, если относительная ошибка между двумя последовательными итерациями не превышает xtol.

maxfevint

Максимальное количество вызовов функции. Если ноль, то 100*(N+1) является максимумом, где N — количество элементов в x0.

полосакортеж

Если установлено в двухэлементную последовательность, содержащую количество под- и наддиагоналей в полосе матрицы Якоби, матрица Якоби считается ленточной (только для jac=None).

epsfloat

Подходящая длина шага для аппроксимации Якобиана методом прямой разности (для jac=None). Если eps если меньше машинной точности, предполагается, что относительные ошибки в функциях имеют порядок машинной точности.

факторfloat

Параметр, определяющий начальную границу шага (factor * || diag * x||). Должно быть в интервале (0.1, 100).

диагпоследовательность

N положительных элементов, которые служат масштабными коэффициентами для переменных.