用python求解非线性方程组

我有一个家庭作业需要解这个方程组：

所以我的变量是：

所以我有N-1个方程和N-1个变量。我应该用Python使用scipy.optimize库来解决这个问题，但是我编程不是很好，所以我被卡住了。我的代码如下所示：（N=500 btw）

def-fun（x，F）：
对于范围（1000）内的j：
如果j

我得到了这个错误：

TypeError:fun（）缺少1个必需的位置参数：“F”

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问题是我真的不知道如何使用scipy函数，但我尝试创建了一个方程数组，我对变量x0和F0有一个初步猜测。所以我想问一下，我的函数是否真的对应于我的方程，我的意思是，我是否使用循环正确编程，或者我应该使用其他方法。还有，我是否成功在创建与我的方程组相对应的函数时，如何使用scipy来求解它？我应该输入哪些参数？

您必须提供更多上下文（并复制粘贴代码）.所以有一千个F？这是一个物理问题的数值解，所以应该有无穷多个F，因为方程是近似解，我选择了1000个点作为近似解。我只是对scipy.optimize.roots的参数如何工作感兴趣。我查看了库页，但我不是程序员，所以我不懂我的意思t、 变量向量有1000个元素。这意味着作为其第一个参数发送到scipy.optimize.root的函数将有一个长度为1000的单参数向量。显然有两个参数，即x0和F0。这意味着scipy函数的第二个参数应该是长度为2的类似向量的对象。并且大多数人忘记了你的乐趣需要两个参数，第一个是前面提到的1000个元素的变量向量，第二个是两个元素的x0和F0的试验值向量。

def fun(x, F):
    for j in range(1000):
        if j < N:
            return F[j + 1] * (x[j] - x[j + 1]) + F[j + 2] * (x[j + 2] - x[j + 1]
        else:
            return -F[j + 1] * np.sqrt(l ** 2 - (x[j + 1] - x[j + 1]) ** 2) + F[j + 2] * np.sqrt(l ** 2 - (x[j + 2] - x[j + 1]) ** 2) - m * g * l
prom = scipy.optimize.root(fun, (x0, f0))