python解非线性方程的问题

zengxj100 2020-10-16 01:00:53
废话不多说,上代码
方法1:

from sympy import *

T=symbols('T')
eq=Eq(10**20*exp(-12000/T)/(0.01+10**14*exp(-12000/T))-18700*(T-300))
#eq=[10**20*exp(-12000/T)/(0.01+10**14*exp(-12000/T))-18700*(T-300)]#改成这样结果也是一样的
result=nonlinsolve(eq,T)
print(result)

程序运行,返回的是一个ConditionSet对象,说明不能解这个方程。

方法2:
import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve

def f(T):
return 10**20*np.exp(-12000/T)/(0.01+10**14*np.exp(-12000/T))-18700*(T-300)

result=fsolve(f,[300])
print(result)

运行结果报错
minpack.error: Result from function call is not a proper array of floats.

方法3
import math
from scipy.optimize import fsolve

def f(T):
return 10**20*math.exp(-12000/T)/(0.01+10**14*math.exp(-12000/T))-18700*(T-300)
result=fsolve(f,[300])
print(result)

第3种方法能解出一个根 [303.3],但是方程有3个根。如果把“result=fsolve(f,[300])”这句改成“result=fsolve(f,[320])“,可以得到第二个根 [323.7];如果“result=fsolve(f,[300])”这句改成“result=fsolve(f,[360])“,可以得到第三个根 [349.4]。

如果把“result=fsolve(f,[300])”这句改成“result=fsolve(f,[300,320.360])“,则会报错
TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scalars

各位大佬,如何才能把三个根一次性解出来呢?
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内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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