python - scipy.optimize.solve は大規模な非線形問題を処理できますか?

Question

約 37 個の非線形方程式と 37 個の変数の問題を解いています。パラメータが収集されJ=dict()、問題を解決しようとしましたfsolveが、指定した初期値しか返されません。

これが私のコードです：

def NodalFlowBalance(p):
   FlowAbsFlow = (J['g_Yl'] / J['g_k']).dot(p ** 2)[:, None]
   Flow = np.sign(FlowAbsFlow) * np.sqrt(np.abs(FlowAbsFlow))
   NodalFlowBalance = (J['g_Y'].dot(Flow))[:, 0] + J['Source1'] -J['Demand']
   NodalFlowBalance = np.delete(NodalFlowBalance, J['SlVar'])
   NodalFlowBalance = np.hstack([NodalFlowBalance, p[J['SlVar']] - J['SlPressure']])
   return NodalFlowBalance 

p = fsolve(NodalFlowBalance, p0)

ここでJ['g_Yl']、 とJ['g_Y']は行列、J['g_k']はベクトルです。私も入れようとしましJたargs=(J,)が、それでもうまくいきません。他のオプションはありますか？