我确实想要对某些数据进行隐式ODE，如果我使用稳健回归会很好。此功能在scipy 0.17中实现，但似乎ODE求解器（assimulo包）需要scipy 0.16（scipy 0.17：anaconda3/envs/scipy0.17/lib/python3.4/site-packages/scipy/linalg/../../../../libgfortran.so.3: version 'GFORTRAN_1.4' not found）。
scipy cookboock中有一节涉及强大的回归。据说，残差和雅可比矩阵在每个时间步长被修改。 那么改变剩余函数是不够的呢？我将以哪种方式更改Jacbian矩阵，并且可以使用scipy 0.16在每个时间步进行？
任何想法如何使用scipy 0.17 with assimulo（可能通过符号链接）或在scipy 0.16内实现强大的非线性拟合方法？或者是否有一些其他优化包可以使用？
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包装中似乎有些东西被打破了。来自issue tracker：
至少在Ubuntu机器上，以下解决方法有助于：export LD_PRELOAD=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libgfortran.so.3通过这种方式，会暂时替换有问题的libgfortran版本。