1. 前言
今天在codeing的时候遇到了一个这样的问题,面对以下非线性方程组
若我们给出它的y值,我们应该如何去确定它对应的x呢?
2.解决
直接使用插值法来拟合目标函数,这里我直接使用线性插值来拟合目标函数。线性插值简单点来说就是在一定区间内尽可能多的点,并将这些点之间使用直线连接来拟合目标函数。

现在使用python代码来实现,先导入依赖并定义目标函数
python
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
def equation(x):
return x + np.cos(x) + np.sin(x)
然后在该函数上取1000个点来拟合
ini
# 生成已知点的 x 和 y 值
x_known = np.linspace(20, 500, 1000) # 生成 1000 个 x 值
y_known = np.array([equation(x) for x in x_known]) # 计算对应的 y 值
# 创建插值函数
f_interpolated = interp1d(y_known, x_known)
最后,取值并验证误差
ini
x0=100
# 给定的 y 值
y0 = equation(x0)
# 使用插值函数求解对应的 x 值
x_value = f_interpolated(y0)
print(f"当 y = {y0} 时,对应的 x 值约为: {x_value},误差为:{x_value-x0}")
执行代码,得出的结果

可以看到如果在所取点的区间[20,500]内取值,误差都是比较小的