弗索尔夫给出了奇怪的答案

Question

我想用fsolve数值求解一个非线性超越方程的根。

下面的代码执行此任务。

import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve
import matplotlib.pyplot as plt
kappa=0.1 tau=90
def方程（x，*参数）：
kappa， tau=参数
返回-x kappa*np.sin（-tau*x）
我可以通过绘制两个图f1（x）=x和f2（x）=k*sin（-x*tau），以图形方式再次检查解决方案，这两个图我也包含在代码中
   
问题是，我想自动化改变kappa和tau的过程，而不检查哪些答案是错误的，哪些是正确的。但是错误的答案作为输出，我不能使用这种方法。为了安全起见，还有其他方法或选择吗？
谢谢你的帮助。
                

Answer 1

根据scipy上的文档，我无法运行您的代码，出现了错误，而且无论如何。fsolve，您应该添加一个初始猜测作为第二个输入参数，而不是像您在那里所做的那样的范围fsolve（方程式，x0，（kappa，tau））

当然，您可以在循环中传递它，为数组np中的每个值循环。linspace（0.5,0.5,25）。虽然我不明白你想通过改变kappa和tau来实现什么，但是如果我认为对于那些给定的参数，你有兴趣寻找根，下面是我将如何做到的。

import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve
import matplotlib.pyplot as plt

# Take it as it is
kappa   = 0.1
tau     = 90

def equation(x, parameters):
    kappa,tau = parameters
    return -x + kappa * np.sin(-tau*x)

# Initial guess of x = -0.1
SolutionStack   = []
x0              = -kappa
y               = fsolve(equation, x0, [kappa, tau])
SolutionStack.append(y[0])

y               = fsolve(equation, SolutionStack[-1], [kappa, tau])
SolutionStack.append(y[0])
deltaY = SolutionStack[-1] - SolutionStack[0]

# Define tolerance
tol = 5e-4
while ((SolutionStack[-1] <= kappa) and (deltaY <= tol)):
    y = fsolve(equation, SolutionStack[-1], [kappa, tau])
    SolutionStack.append(y[0])
    deltaY = SolutionStack[-1] - SolutionStack[-2]
    # Obviously a little guesswork is involved here, as it pertains to 0.07
    if deltaY <= tol:
        SolutionStack[-1] = SolutionStack[-1] + 0.07

# Obtaining the roots
Roots = []
Roots.append(SolutionStack[0])
for i in range(len(SolutionStack)-1):
    if (SolutionStack[i+1] - SolutionStack[i]) <= tol:
        continue
    else:
        Roots.append(SolutionStack[i+1]

也许这不是最聪明的方法（假设我对你的理解是正确的），但也许你现在有了一个想法。