Optimization Scipy最小化SLSQP约束优化的数学域错误

我试图最小化函数

20A+40B受限于120=100平方米（A）+150平方米（B）

我编写了下面的代码，并将其与其他函数一起使用，效果良好。但这一次它与math.sqrt无关

from scipy.optimize import minimize
from math import sqrt
import numpy as np


def U(args):  
    A, B = args
    return 20*A+40*B 

def constraint(args):
    A, B = args
    return  120-100*sqrt(A)-150*sqrt(B)

con = {'type':'eq','fun':constraint}  
result1 = minimize(U, x0 = [0.1, 0.1], method='SLSQP', constraints=con)
print(f'Optimal_A is {result1.x[0]:.2f} and optimal_B is {result1.x[1]:.2f}')

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我能够使用np.sqrt而不是math.sqrt正确地解决这个问题。这是怎么回事？非常感谢。

我还没有试过你的例子，但是SLSQP是否可能会在a或B中出现负值？由于约束取它们的平方根，我建议将A和B的边界设为非负