Python SciPy optimize.ridder用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.optimize.ridder 的用法。

用法:

scipy.optimize.ridder(f, a, b, args=(), xtol=2e-12, rtol=8.881784197001252e-16, maxiter=100, full_output=False, disp=True)#

使用 Ridder 的方法在区间中找到函数的根。

参数 ：：

f： 函数

Python 函数返回一个数字。 f 必须是连续的，并且 f(a) 和 f(b) 必须有相反的符号。

a： 标量

包围区间 [a,b] 的一端。

b： 标量

包围区间 [a,b] 的另一端。

xtol： 编号，可选

计算出的根 x0 将满足 np.allclose(x, x0, atol=xtol, rtol=rtol) ，其中 x 是精确根。该参数必须为正数。

rtol： 编号，可选

计算的根 x0 将满足 np.allclose(x, x0, atol=xtol, rtol=rtol) ，其中 x 是确切的根。该参数不能小于其默认值 4*np.finfo(float).eps 。

maxiter： 整数，可选

如果在 maxiter 迭代中未实现收敛，则会引发错误。必须 >= 0。

args： 元组，可选

包含函数的额外参数f.f被称为apply(f, (x)+args).

full_output： 布尔型，可选

如果full_output为 False，则返回根。如果full_output为真，返回值为(x, r)，其中x是根，并且r是一个RootResults对象。

disp： 布尔型，可选

如果为真，如果算法没有收敛，则提高 RuntimeError。否则，收敛状态记录在任何 RootResults 返回对象中。

返回 ：：

root： 浮点数

a 和 b 之间的 f 的根。

r： RootResults (如果 full_output = True 则存在)

包含有关收敛信息的对象。特别是，如果例程收敛，r.converged 为 True。

注意：

用途[里德斯1979]求函数根的方法f参数之间a和b. Ridders 的方法比二分法快，但通常不如 Brent 例程快。[里德斯1979]提供算法的经典说明和来源。在任何最新版本的数字食谱中也可以找到说明。

这里使用的例程与标准演示略有不同，以便更加小心容忍。

参考：

[骑手1979] (1,2)

Ridders, C. F. J. “一种计算实连续函数单根的新算法。” IEEE Trans。电路系统 26, 979-980, 1979。

例子：

>>> def f(x):
...     return (x**2 - 1)

>>> from scipy import optimize

>>> root = optimize.ridder(f, 0, 2)
>>> root
1.0

>>> root = optimize.ridder(f, -2, 0)
>>> root
-1.0