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说我有一个大的系统方程，其中独立方程的大型非线性系统：依次求解还是堆积？
A_i = f(B_i)
B_i = g(A_i)
，解决了许多不同的i。现在，这是一个只与成对相关的方程组。已证明algorythm对于解决这个问题最为稳定。
现在，我可以独立解决这些问题（即循环使用i许多scipy.optimize.root，或将它们堆叠在一起并同时解决）。我不确定哪一个会是最快的，而且一般都很难知道。我有支持和反对以下参数：
- 的algorythm最初数值接近在所提供的猜测雅克比，增加维成倍增加了查找雅可比的时间（说话干犯堆积）
- 一旦发现雅可比矩阵，大部分更新是线性矩阵代数，因此如果叠加，应该更快。
这有道理吗？在这种情况下，我的结论是“如果解决它需要很长时间（错误的猜测或不规则的函数），堆叠它们，如果它很快，不堆叠”。