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Module « scipy.optimize »

Fonction fixed_point - module scipy.optimize

Signature de la fonction fixed_point

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

Description

help(scipy.optimize.fixed_point)

Find a fixed point of the function.

Given a function of one or more variables and a starting point, find a
fixed point of the function: i.e., where ``func(x0) == x0``.

Parameters
----------
func : function
    Function to evaluate.
x0 : array_like
    Fixed point of function.
args : tuple, optional
    Extra arguments to `func`.
xtol : float, optional
    Convergence tolerance, defaults to 1e-08.
maxiter : int, optional
    Maximum number of iterations, defaults to 500.
method : {"del2", "iteration"}, optional
    Method of finding the fixed-point, defaults to "del2",
    which uses Steffensen's Method with Aitken's ``Del^2``
    convergence acceleration [1]_. The "iteration" method simply iterates
    the function until convergence is detected, without attempting to
    accelerate the convergence.

References
----------
.. [1] Burden, Faires, "Numerical Analysis", 5th edition, pg. 80

Examples
--------
>>> 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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