message: Optimization terminated successfully. (HiGHS Status 7: Optimal) success: True status: 0 fun: 0.0 x: [ 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00] nit: 0 lower: residual: [ 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00] marginals: [ 5.035e+01 4.030e+01 6.376e+01 4.550e+01] upper: residual: [ inf inf inf inf] marginals: [ 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00 0.000e+00] eqlin: residual: [] marginals: [] ineqlin: residual: [ 2.000e+01] marginals: [-0.000e+00]
时间: 2024-02-10 14:20:50 浏览: 40
这是一个优化问题的求解结果,可以看到求解成功,状态为最优解。fun表示目标函数的取值,x是最优解对应的变量取值,nit是迭代次数。lower和upper分别表示线性等式约束和线性不等式约束的残差和对偶变量,eqlin和ineqlin表示非线性等式约束和非线性不等式约束的残差和对偶变量。您有没有关于这个求解结果的更多问题?
相关问题
fun: 140.5724672103339 hess_inv: array([[9.93623898e-03, 3.52411896e-04, 1.16200421e-05], [3.52411896e-04, 7.68830573e-03, 3.26852064e-05], [1.16200421e-05, 3.26852064e-05, 4.83161571e-03]]) jac: array([5.7220459e-06, 0.0000000e+00, 0.0000000e+00]) message: 'Optimization terminated successfully.' nfev: 96 nit: 14 njev: 24 status: 0 success: True x: array([3.03692685, 4.09841811, 0.98687305])
这段文本是一个优化算法的输出结果,可能是使用最小二乘法或者其他优化算法对某个函数进行拟合或者优化得到的结果。具体来说,它包括了以下信息:
- fun:目标函数的最小值,也就是优化算法得到的最优解。
- hess_inv:目标函数的 Hessian 矩阵的逆矩阵,其中 Hessian 矩阵是目标函数的二阶导数矩阵,逆矩阵可以用来计算最优解的方差。
- jac:最优解的梯度向量,也就是目标函数在最优解处的导数。
- message:优化算法的输出信息,表示算法是否成功收敛。
- nfev:目标函数的计算次数。
- nit:优化算法迭代的次数。
- njev:梯度向量的计算次数。
- status:优化算法的状态码。
- success:优化算法是否成功找到了最优解。
- x:目标函数的最优解,也就是使得目标函数最小的参数值。
需要根据具体情况来理解这些信息,比如优化算法的类型、目标函数的具体形式等等。
combinatorial optimization: algorithms pan.baidu.com
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