matlab 反步法,基于Matlab-Cod的Python反步法编程

我试图用我在Matlab中编写的后退式代码来编写Newton的方法，但是在Python语法方面遇到了一些问题。Matlab大约需要5次迭代，但是我的Python代码循环到最大迭代次数1000次，并且由于后退机制不起作用(尝试计算一个负日志)，所以出现了域错误。我已经有一段时间没有使用Python了，所以我很可能混淆了某种语法。在

以下是正确工作的Matlab代码：x = 10; %defines x

f = @(x) log(x); %defines objective function

df = @(x) 1/x; %defines first derivative

tol = .00001; %defines our tolerance level

maxit = 1000; %defines maximum iteration steps

maxsteps = 200; %defines maximum backsteps

for i=1:maxit %starts loop

fval = f(x); %value of function at f(x)

fjac = df(x); %value of jacobian at f(x)

fnorm = norm(fval); %calculates norm value at fval

if fnorm

d = -(fjac\fval); %forms second part of iteration rule

fnormold = inf; %sets arbitrary fnormold

for backstep=1:maxsteps

fvalnew = f(x+d); %calculates f(x+d)

fnormnew = norm(fvalnew); %calculates norm of fvalnew

if fnormnew

if fnormold

fnormold = fnormnew; %updates fnormold

d=d/2;

end

x=x+d;

end

disp(x)

下面是Python代码：

^{pr2}$

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