次の関数を想定します。
f(x) = x * cos(x-4)
_x = [-2.5, 2.5]
_を使用すると、この関数はf(0) = 0
およびf(-0.71238898) = 0
で_0
_と交差します。
これは、次のコードで決定されました。
_import math
from scipy.optimize import fsolve
def func(x):
return x*math.cos(x-4)
x0 = fsolve(func, 0.0)
# returns [0.]
x0 = fsolve(func, -0.75)
# returns [-0.71238898]
_
fzero
(または他のPython root Finder)を使用して1回の呼び出しで両方のルートを見つける適切な方法は何ですか?別のscipy
関数はありますか?これは?
スカラー配列またはnumpy配列のいずれかを引数として取ることができるように、関数を定義します。
>>> import numpy as np
>>> f = lambda x : x * np.cos(x-4)
次に、引数のベクトルをfsolve
に渡します。
>>> x = np.array([0.0, -0.75])
>>> fsolve(f,x)
array([ 0. , -0.71238898])
私はかつてこのタスクのモジュールを作成しました。これは、本の4.3章に基づいています Numerical Methods in Engineering with Python by Jaan Kiusalaas :
import math
def rootsearch(f,a,b,dx):
x1 = a; f1 = f(a)
x2 = a + dx; f2 = f(x2)
while f1*f2 > 0.0:
if x1 >= b:
return None,None
x1 = x2; f1 = f2
x2 = x1 + dx; f2 = f(x2)
return x1,x2
def bisect(f,x1,x2,switch=0,epsilon=1.0e-9):
f1 = f(x1)
if f1 == 0.0:
return x1
f2 = f(x2)
if f2 == 0.0:
return x2
if f1*f2 > 0.0:
print('Root is not bracketed')
return None
n = int(math.ceil(math.log(abs(x2 - x1)/epsilon)/math.log(2.0)))
for i in range(n):
x3 = 0.5*(x1 + x2); f3 = f(x3)
if (switch == 1) and (abs(f3) >abs(f1)) and (abs(f3) > abs(f2)):
return None
if f3 == 0.0:
return x3
if f2*f3 < 0.0:
x1 = x3
f1 = f3
else:
x2 =x3
f2 = f3
return (x1 + x2)/2.0
def roots(f, a, b, eps=1e-6):
print ('The roots on the interval [%f, %f] are:' % (a,b))
while 1:
x1,x2 = rootsearch(f,a,b,eps)
if x1 != None:
a = x2
root = bisect(f,x1,x2,1)
if root != None:
pass
print (round(root,-int(math.log(eps, 10))))
else:
print ('\nDone')
break
f=lambda x:x*math.cos(x-4)
roots(f, -3, 3)
roots
は、区間[f
、a
]内のb
のすべての根を検索します。
一般に(つまり、関数が特定のクラスに属していない限り)、すべてのグローバルソリューションを見つけることはできません。これらのメソッドは通常、指定された開始点からローカル最適化を実行します。
ただし、math.cos()をnumpy.cos()に切り替えることができます。これにより、関数がベクトル化されるため、一度に多くの値を解くことができます。 fsolve(func、np.arange(-10,10,0.5))。