如何将附加参数传递给 scipy.optimize.newton_krylov？
How to pass additional arguments to scipy.optimize.newton_krylov?
所以我试图找到满足方程
的 "k"
F(k,u,v,w) = 0
其中u、v、w为额外参数。我一直在尝试使用 newton_krylov (http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.optimize.newton_krylov.html) 来解决它，这将根据对 k 的猜测以数字方式解决系统问题，但是似乎没有办法包含其他参数。
我的麻烦是我需要传递 F 附加参数，但似乎没有办法将它们传递给 F。有没有办法通过我不知道的它们？或者我可以做些什么来让它发挥作用？
此外，如果有更适合这种情况的功能，那也很酷。
您可以将包裹在 lambda 函数中的 F 传递给 newton_krylov，像这样：
newton_krylov(lambda k:F(k,1,2,3), ... )
所以我试图找到满足方程
的"k"
F(k,u,v,w) = 0
其中u、v、w为额外参数。我一直在尝试使用 newton_krylov (http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.optimize.newton_krylov.html) 来解决它，这将根据对 k 的猜测以数字方式解决系统问题，但是似乎没有办法包含其他参数。
我的麻烦是我需要传递 F 附加参数，但似乎没有办法将它们传递给 F。有没有办法通过我不知道的它们？或者我可以做些什么来让它发挥作用？
此外，如果有更适合这种情况的功能，那也很酷。
您可以将包裹在 lambda 函数中的 F 传递给 newton_krylov，像这样：
newton_krylov(lambda k:F(k,1,2,3), ... )