打擂法求最值Python

打擂法，也称为牛顿法或者拟牛顿法，是一种数值优化算法，用于寻找函数的局部极值点，尤其是在Python中求解非线性方程组或函数的最小值问题。它通过构造并迭代一个越来越接近真实最小值的切线模型（类似打擂台），每次迭代都会沿着这个模型的负梯度方向更新猜测的解。

在Python中，可以使用`scipy.optimize.minimize`函数，或者`numpy.optimize.root`函数结合自定义的拟牛顿方法（如BFGS、CG等）。例如，如果你有一个目标函数`fun`，你可以这样做：

from scipy.optimize import minimize

def fun(x):
    # 定义你的函数
    pass

x0 = initial_guess  # 初始猜测值
options = {'method': 'BFGS'}  # 指定求解方法
result = minimize(fun, x0, method='BFGS', options=options)

这里`x0`是你开始搜索的位置，`method='BFGS'`表示使用Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno(BFGS)算法。`result.x`将给出找到的最小值点。