对于几天前写的帖子，我还有一个后续问题，谢谢您之前的反馈：
我现在已经在python中设置了一组非线性方程组，以便fsolve将独立处理实部和虚部。但是，python“ fsolve”收敛到正确的解决方案仍然存在问题。我有与Matlab中使用的输入完全相同的输入，经过仔细检查，方程组也完全相同。无论我如何设置初始值，Matlab都将始终收敛到正确的解决方案。但是，使用python时，每个初始条件都会产生不同的结果，而不是正确的结果。几分之一秒后，python出现以下警告：
/opt/local/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/Current/lib/python2.7/site-packages/scipy/optimize/minpack.py:227:
RuntimeWarning: The iteration is not making good progress, as measured by the
improvement from the last ten iterations.
warnings.warn(msg, RuntimeWarning)
我想知道python和Matlab中的fsolve之间是否存在一些已知的区别，以及是否有一些已知的方法可以优化python中的性能。
非常感谢你
我认为您不应该依赖名称相同的事实。我从另一个问题中看到，您正在指定Matlabfsolve使用'levenberg-marquardt'算法而不是默认算法。Pythonscipy.optimize.fsolve使用MINPACK的hybrd算法。Levenberg-Marquardt大约通过最小化函数平方和找到根，并且非常健壮。它不是默认'trust-region-dogleg'算法那样的真正的寻根方法。我不知道这些hybrd方案是如何工作的，但是它们声称是Powell方法的一种改进。
如果您想要类似于在Matlab中执行的操作，那么我会寻找一种实现Levenberg-Marquardt的优化方案，例如scipy.optimize.root，您在上一个问题中也使用了该方案。有没有理由不使用它？
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