root(method='lm')

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

Решение методом наименьших квадратов с использованием Левенберга-Марквардта

Смотрите также

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

Опции:

——-

col_derivbool

ненулевое значение указывает, что функция Якоби вычисляет производные по столбцам (быстрее, так как нет операции транспонирования).

ftolfloat

Желаемая относительная ошибка в сумме квадратов.

xtolfloat

Относительная погрешность, желаемая в приближённом решении.

gtolfloat

Ортогональность желательна между вектором функции и столбцами матрицы Якоби.

maxiterint

Максимальное количество вызовов функции. Если ноль, то максимум равен 100*(N+1), где N - количество элементов в x0.

epsfloat

Подходящая длина шага для аппроксимации Якобиана методом прямой разности (для Dfun=None). Если eps 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 записей, которые служат масштабными коэффициентами для переменных.