我有一个非线性方程组，其中任何n都可以选择，因此向量x =(x1，...，xn)的长度可以不同 . 例如，系统可以是这样的：

f1(x1,...,xn) = sum( xi + xi^2 ) = 0, i={1,n}

f2(x1,...,xn) = sum( e^xi + xi + sin(xi*pi) ) = 0, i={1,n}

根据this example，我使用scipy库的fsolve()来解决这样的NLE，但是对于每个* x = x0的初始近似，它只返回一个解 . 但由于n可能很大(例如，n = 100)，并且可能存在大量解决方案，因此找到每个解决方案的初始条件x = x0并不是非常有用 .

所以，请你举个例子，如何在这种情况下通过fsolve()找到 All 解决方案？或者通过任何其他简单的方法？

Additional 例如，我有一个简单的系统：

def equations(p):

x, y = p

return (x**2-1, x**3-1)

对于不同的初始条件我有不同的解：x，y = fsolve(方程，(0,0))(0.0,0.0)

x, y = fsolve(equations, (1, 1))

(1.0, 1.0)

x, y = fsolve(equations, (-1, 1))

(-0.47029706057873205, 0.41417128904566508)

是否可以使用任何Scipy函数(如fsolve())来查找所有解(根)，例如：x，y = some_scipy_solver(equation，(x0，y0))1 . (1.0,1.0)2 . (0.0,0.0)3 . ( - 0.47029706057873205,0.41417128904566508)...

其中(x0，y0)=任何初始近似值：(0,0)，(1,1)，( - 1,1)，(0.1,10.0)等，我只确定x0，y0的约束，像这样：-1.0 <= x0 <1.0,0.0 <= x0 <11.0 .