@wp.func def rosenbrock(x: float, y: float): return (1.0 - x) ** 2.0 + 100.0 * (y - x**2.0) ** 2.0
时间: 2024-05-03 18:15:07 浏览: 17
@wp.func 是一个函数装饰器,用于将函数注册为一个可调用的函数。在这个例子中,@wp.func 装饰器将 rosenbrock 函数注册为可调用的函数。
rosenbrock 函数是一个实现了罗森布洛克函数的函数。罗森布洛克函数是一个用于优化问题的常用测试函数,它具有多个局部最小值和一个全局最小值。该函数的定义如下:
def rosenbrock(x: float, y: float):
return (1.0 - x) ** 2.0 + 100.0 * (y - x**2.0) ** 2.0
该函数接受两个浮点数参数 x 和 y,并返回计算得到的罗森布洛克函数的值。
相关问题
# 定义目标函数 def func(x): return np.sum(x ** 2)
替换后的代码如下:
```
function dz = Fish_SEIR(t, z, k)
beta1 = k(1);
mu1 = k(2);
gamma1 = k(3);
delta1 = k(4);
xi = k(5);
dz = zeros(5, 1);
dz(1) = -beta1 * z(1) * z(3) - xi * z(1);
dz(2) = beta1 * z(1) * z(3) + xi * z(1) - mu1 * z(2);
dz(3) = mu1 * z(2) - gamma1 * z(3);
dz(4) = gamma1 * z(3) - delta1 * z(4);
dz(5) = delta1 * z(4);
end
function y = Func_to_optimize(k0, z0, tspan0)
load('fishdata.mat')
T = tspan0(1):0.1:tspan0(2);
[t, y] = ode45(@Fish_SEIR, T, z0, [], k0);
cdata = cumsum(data);
e = y(1:10:end) - cdata;
y = sum(e.^2);
end
```
这里将原来的函数名 `Diff_report` 改为了 `Func_to_optimize`,并且在函数体内计算了模拟结果与数据之间的残差平方和,作为目标函数的返回值。
def projection(y): def func(x): return ((x-y)**2).sum(),请详细解读这段代码
这段代码定义了一个名为 `projection` 的函数,该函数接受一个参数 `y`。
函数的主要目的是定义了另一个名为 `func` 的函数,并返回该函数。
具体解读如下:
1. `func` 是一个嵌套函数,它接受一个参数 `x`。
2. `((x-y)**2).sum()` 表示将向量 `x` 和向量 `y` 逐元素相减后进行平方运算,然后将所有元素求和。
3. 最后,`func` 函数返回了上述计算结果。
综上所述,这段代码定义了一个函数 `projection`,其中嵌套了一个函数 `func`。这个嵌套函数的作用是计算参数 `x` 与参数 `y` 的差值的平方和。