Page 154 - 6734

розв'язати рівняння з початковими значеннями коренів
x0=[-10,10]
print x0 # корені рівняння

[-1.41421356 1.41421356]
scipy.optimize.root – розв’язування систем рівнянь

Для розв’язування систем нелінійних рівнянь чисельними
методами [45, 53] застосовують функцію scipy.optimize.root
[14]. Її необов’язковий параметр method визначає метод
розв’язування системи (hybr, lm, df-sane, broyden1, broyden2,
anderson, linearmixing, diagbroyden, excitingmixing,
krylov). За замовчуванням використовується hybr. У прикладі
розв’язується система:

from scipy.optimize import root
def f(x, a, b, c): # векторна функція
return [a*x[0]**2 + b*x[1],
x[0]-c] # список лівих частин рівнянь
sol = root(f, [0, 0], args=(2,2,2)) # розв'язати
систему рівнянь з початковими значеннями коренів
x0=[0, 0]
print sol.x # корені

[ 2. -4.]

scipy.optimize.curve_fit – регресійний аналіз
Регресійний аналіз (http://en.wikipedia.org/wiki/
Regression_analysis) – це статистичний метод дослідження впливу
однієї або декількох незалежних змінних x на залежну змінну y [12].
Для пошуку функціональної залежності f(x), яка найкраще описує
емпіричну залежність y від x, застосовують метод найменших

153