Python 使用fsolve找到解决方案
这个代码有什么问题？它似乎不起作用。Python 使用fsolve找到解决方案,python,numpy,scipy,Python,Numpy,Scipy,这个代码有什么问题？它似乎不起作用。fsolve（）返回f（x）=0的根（请参阅） 当我为x绘制范围为-1到1的f（x）值时，我发现x=-1和x=1有根。但是，如果x>1或x
fsolve（）f（x）=0的根（请参阅）
当我为x
绘制范围为-1到1的f（x）
值时，我发现x=-1和x=1有根。但是，如果x>1
或x<-1
，两个sqrt（）
函数都将被传递一个负参数，这将导致在sqrt
中遇到错误无效值
fsolve（）
无法找到位于函数有效范围最末端的根，这并不奇怪
我发现在试图找到函数的根之前绘制函数图总是一个好主意，因为这可以表明通过任何根查找算法找到根的可能性有多大（或者在本例中不太可能）。因为sqrt
返回NaN作为否定参数，所以函数f（x）不是所有实x都可以计算的。我将函数改为使用numpy.emath.sqrt（）
，它可以在参数<0时输出复数，并返回表达式的绝对值
import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve
musun = 132712000000
T = 365.25 * 86400 * 2 / 3
e = 581.2392124070273
def f(x):
return ((T * musun ** 2 / (2 * np.pi)) ** (1 / 3) * np.sqrt(1 - x ** 2)
- np.sqrt(.5 * musun ** 2 / e * (1 - x ** 2)))
x = fsolve(f, 0.01)
f(x)
print x
然后您可以得到正确的结果：
import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve
sqrt = np.emath.sqrt
musun = 132712000000
T = 365.25 * 86400 * 2 / 3
e = 581.2392124070273
def f(x):
return np.abs((T * musun ** 2 / (2 * np.pi)) ** (1 / 3) * sqrt(1 - x ** 2)
- sqrt(.5 * musun ** 2 / e * (1 - x ** 2)))
x = fsolve(f, 0.01)
x, f(x)
解决方案非常接近真实根，但f（x）仍然非常大，因为f（x）有一个非常大的因子：musun。指定第二个sqrt
参数的分母时似乎有错误。也许np.sqrt（.5*musun**2/（e*（1-x**2））
？
(array([ 1.]), array([ 121341.22302275]))