Solving nolinear مساوات سائنسی کمپیوٹرنگ میں ایک عام کام ہے. SciPy Library کئی جڑے ہوئے کام فراہم کرتا ہے جو کامیاب طریقے سے حل تلاش کرنے میں مدد دیتا ہے. یہ مضمون غیر آئینی مساوات کو حل کرنے کے عملی طریقوں کو متعارف کرتا ہے جو SciPy کے جڑے ہوئے کردار کو استعمال کرتے ہیں۔

استعمال کرنا Schipy.optimize.rot

تقریب غیر لائن مساوات کو حل کرنے کے لیے ایک غیر فعال ذریعہ ہے. یہ کئی الجبرا کی حمایت کرتا ہے، جس سے صارفین کو اپنے مسئلے کے لیے مناسب ترین طریقہ انتخاب کرنے کی اجازت دی جا سکتی ہے۔

استعمال کرنے کے لئے، مساوات کی نمائندگی کرنے اور ابتدائی اندازہ کو متعین کرنے کے لئے عمل.

عام طور پر اُن کی درخواست اور اُن کی درخواست

بعض مقبول طریقوں میں شامل ہیں:

  • [hybr : طے شدہ طریقہ، زیادہ تر مسائل کے لیے موزوں۔
  • ]]]]]]]]]]]]: Levenberg-Marquart Alphal، کم از کم مربعس مسائل کے لیے مؤثر۔
  • [Krylov]: استعمالات کرولوو ذیلی نظامات، بڑے نظاموں کے لیے اچھا استعمال ہوتا ہے۔

مناسب طریقہ کار کو درست کرنے کا انحصار مسئلہ کی خصوصیات پر ہوتا ہے، جیسے کہ دائرہ یا نظام کی موجودگی۔

عملی نمونہ

[f] [x] = x ^3 - X = 2 = . .x=1.5 [FLT2] حل تلاش کرنے کے لیے کے ساتھ استعمال کیا جا سکتا ہے۔

مثالی کوڈ:

حل کرنا: