Python 非线性方程组

我试图在Julia中解决大量（50个）非线性联立方程组。目前，我只是尝试使用2个方程来实现这一点，以获得正确的语法等等。然而，我尝试了各种软件包/工具-NLsolve、SymPy中的nsolve和JuMP中的NLOpt（我忽略了目标函数，只输入等式约束）-运气不好。我想我应该把注意力集中在一个方面。如果您能就软件包的选择和可能的代码提供建议，我将不胜感激

以下是我在NLsolve中尝试的方法（在mcpsolve模式下使用它，以便我可以对我正在为-x[1]和x[2]求解的变量施加约束，这两个变量是失业率，因此在0和1之间有界）：

我收到以下错误消息：

---

欢迎提出任何建议！我知道这些公式非常难看，所以如果有任何进一步的简化（我已经尝试过！），请告诉我是否有用。

我以为您给出的初始条件超出了边界范围，因为我尝试了

mcpsolve（f！，[0.0,0.0]，[0.0,0.0]，[0.3,0.3]）

不过，我也尝试过其他组合：

mcpsolve（f！，[0.4,0.4]，[0.0,0.0]，[0.3,0.3]）

mcpsolve（f！，[0.4,0.4]，[0.3,0.3]，[1.0,1.0]）

mcpsolve（f！，[0.6,0.6]，[1.0,1.0]，[0.3,0.3]）

您在测试中检查过这些值吗？

此处打开的问题：

using Distributions
using Devectorize
using Distances
using StatsBase
using NumericExtensions
using NLsolve

beta = 0.95                                                                
xmin= 0.73                                                                 
xmax = xmin+1                                                             
sigma = 0.023                                                            
eta = 0.3                                        
delta = 0.01                                                                                                
gamma=0.5                                                                   
kappa = 1                                                                  
psi=0.5
ns=50
prod=linspace(xmin,xmax,ns)
l1=0.7
l2=0.3                                            
wbar=1
r=((1/beta)-1-1e-6 +delta)


## Test code

function f!(x, fvec)

    ps1= wbar + (kappa*(1-beta*(1-sigma*((1-x[1])/x[1]))))
    ps2= wbar + (kappa*(1-beta*(1-sigma*((1-x[2])/x[2]))))

    prod1=prod[1]
    prod2=prod[50]
    y1=(1-x[1])*l1
    y2=(1-x[2])*l2
    M=(((prod1*y1)^((psi-1)/psi))+((prod2*y2)^((psi-1)/psi)))
    K=((r/eta)^(1/(eta-1)))*M

    pd1=(1-eta)*(K^eta)*(M^(-eta))*prod1
    pd2=(1-eta)*(K^eta)*(M^(-eta))*prod2

    fvec[1]=pd1-ps1
    fvec[2]=pd2-ps2
end

mcpsolve(f!,[0.0,0.0],[1.0,1.0], [ 0.3, 0.3])