骑士#
- scipy.optimize.ridder(f, a, b, args=(), xtol=2e-12, rtol=np.float64(8.881784197001252e-16), maxiter=100, full_output=False, disp=True)[源代码][源代码]#
使用Ridder方法在区间内寻找函数的根。
- 参数:
- f函数
返回一个数字的Python函数。f 必须是连续的，并且 f(a) 和 f(b) 必须具有相反的符号。
- a标量
括号区间的 [a,b] 的一端。
- b标量
括号区间的另一端 [a,b]。
- xtol数字，可选
计算得到的根
x0将满足np.allclose(x, x0, atol=xtol, rtol=rtol)，其中x是精确的根。该参数必须为正。- rtol数字，可选
计算得到的根
x0将满足np.allclose(x, x0, atol=xtol, rtol=rtol)，其中x是精确的根。该参数不能小于其默认值4*np.finfo(float).eps。- maxiterint, 可选
如果在 maxiter 次迭代中未达到收敛，则会引发错误。必须 >= 0。
- 参数tuple, 可选
包含函数的额外参数 f。f 通过
apply(f, (x)+args)调用。- 完整输出bool, 可选
如果 full_output 为 False，则返回根。如果 full_output 为 True，返回值为
(x, r)，其中 x 是根，r 是一个RootResults对象。- dispbool, 可选
如果为 True，则在算法未收敛时引发 RuntimeError。否则，收敛状态将记录在任何
RootResults返回对象中。
- 返回:
- 根浮动
a 和 b 之间 f 的根。
- r :
RootResults(如果full_output = True则存在)RootResults（如果 full_output = True 则存在） 包含收敛信息的对象。特别是，如果例程收敛，
r.converged为 True。
参见
brentq,brenth,bisect,newton一维根查找
fixed_point标量定点查找器
注释
使用 [Ridders1979] 方法在参数 a 和 b 之间找到函数 f 的根。Ridders 方法比二分法快，但通常不如 Brent 例程快。[Ridders1979] 提供了该算法的经典描述和来源。该算法的描述也可以在任何最近版本的 Numerical Recipes 中找到。
这里使用的例程与标准演示略有不同，以便对公差更加谨慎。
参考文献
示例
>>> 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