連立方程式が非線形の場合、NumPyやSymPyの標準的な解法では解けないことがあります。 この場合、数値的な手法やシンボリックな手法を用いる必要があります。 NumPyでは、scipy.optimizeモジュールのfsolve()関数を使用して非線形方程式を解くことができます。 SymPyでは、nsolve()関数を使用して数値的に解を求めることができます。 以下は、非線形方程式を解く例です。 from scipy.optimize import fsolve# 非線形方程式の定義def equations(vars): x, y = vars eq1 = x**2 + y**2 - 1 # 円の方程式 eq2 = x - y # 直線の方程式 return [eq1, eq2]# 初期値の設定initial_guess = (0.5, 0.5)solution = fsolve(equations, initial_guess)print("解:", solution) このように、非線形方程式の場合は、適切な数値的手法やシンボリック手法を選択することが重要です。