scipy.optimize.

fixed_point

scipy.optimize.fixed_point(func, x0, args=(), xtol=1e-08, maxiter=500, method='del2')

找到函数的固定点。

给定一个或多个变量的函数和一个起点，找到该函数的固定点：即，其中 func(x0) == x0。

参数:

函数函数

要评估的函数。

x0array_like

函数的固定点。

参数tuple, 可选

func 的额外参数。

xtolfloat, 可选

收敛容差，默认为 1e-08。

maxiterint, 可选

最大迭代次数，默认为 500。

方法{“del2”, “iteration”}，可选

查找不动点的方法，默认为“del2”，该方法使用带有Aitken的``Del^2``收敛加速的Steffensen方法 [1]。“iteration”方法只是简单地迭代函数，直到检测到收敛，而不尝试加速收敛。

参考文献

[1]

Burden, Faires, “数值分析”, 第5版, 第80页

示例

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>>> import numpy as np
>>> from scipy import optimize
>>> def func(x, c1, c2):
...    return np.sqrt(c1/(x+c2))
>>> c1 = np.array([10,12.])
>>> c2 = np.array([3, 5.])
>>> optimize.fixed_point(func, [1.2, 1.3], args=(c1,c2))
array([ 1.4920333 ,  1.37228132])

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