Python的scipy里面用Levenberg–Marquardt

想问一下scipy里面用Levenberg–Marquardt的是scipy.optimize.root(method = lm)吗

基于Monster 组和GPT的调写：
不完全正确。scipy.optimize.root 函数支持多种根查找算法，包括 Levenberg–Marquardt 方法，但是它不是特定为 Levenberg–Marquardt 的。实际上，scipy.optimize.least_squares 函数更适合使用 Levenberg–Marquardt 方法来解决非线性最小二乘问题。

要使用 Levenberg–Marquardt 方法，可以将 method 参数设置为 'lm'，并将要最小化的函数传递给 fun 参数。例如，以下代码演示如何使用 Levenberg–Marquardt 方法来拟合一个正弦函数：

import numpy as np
from scipy.optimize import least_squares

# Generate some data
t = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(t) + 0.1 * np.random.randn(len(t))

# Define the function to minimize
def fun(x, t, y):
    return x[0] * np.sin(x[1] * t + x[2]) - y

# Set initial parameter values
x0 = [1, 1, 0]

# Use Levenberg–Marquardt method to minimize the function
res = least_squares(fun, x0, method='lm', args=(t, y))

# Print the optimized parameter values
print(res.x)

此示例中的 least_squares 函数将使用 Levenberg–Marquardt 方法来找到最小化误差的参数值。如果您的目标是找到根而不是最小二乘解，则应使用 scipy.optimize.root 函数，并将 method 参数设置为支持 Levenberg–Marquardt 方法的选项之一，如 'lm'。