scipy.optimize.root在非线性函数上返回NaN

Question

我在非线性函数上使用scipy.optimize.root (scipy v. 0.19.0)。

我的代码如下：

def invalid(num):
    if isnan(num) or num < 0 or num > some_other_number:
        return True
    return False

def target_func(guesses, args):
    for i in range(len(guesses)):
        if invalid(guesses[i]):
            return [float('inf')] * len(guesses)
    # do some other calculations
    return [res(guess) for guess in guesses]

result = root(target_func, guesses, args, method='lm')

大多数时间root返回正确的结果。 但是在一种情况下，该函数返回NaN，这意味着“最佳”解决方案的目标函数为inf。在这种情况下，求解器先前已经测试了有效的猜测，并且收到的结果肯定小于无穷大。但是一旦收到inf结果，它似乎就会发疯，并且不会回到有限的数字。

有什么我应该做些不同的事情来解决这个问题吗？谢谢！

更新：我发现代码中的错误导致目标函数返回inf。但是，我仍然希望您提供有关解决此类问题的最佳方法的任何意见。