minimize(fun, x0, args=(), method=None, jac=None, hess=None, hessp=None, bounds=None, constraints=(), tol=None, callback=None, options=None)
时间: 2024-06-03 13:06:34 浏览: 7
minimize是Python中SciPy库中的一个优化函数,用于求解无约束或有约束的多元标量函数的最小值。
函数参数解释如下:
- fun:目标函数,输入为待优化参数向量x,输出为标量f(x)。如果有约束条件,则需要将其转化为目标函数的一部分。
- x0:待优化参数向量的初始值。
- args:目标函数的其他参数。
- method:优化算法的选择。可以是BFGS、L-BFGS-B、SLSQP等等。
- jac:目标函数的梯度函数,输入为待优化参数向量x,输出为目标函数的梯度向量g(x)。
- hess:目标函数的Hessian矩阵,输入为待优化参数向量x,输出为目标函数的Hessian矩阵H(x)。
- hessp:目标函数Hessian矩阵乘向量v的函数,输入为待优化参数向量x和向量v,输出为H(x)v。
- bounds:参数的边界条件,可以是None、tuple、list或者dict类型。
- constraints:约束条件的序列,每个约束条件可以是字典、callable或者OptimizeResult类型。
- tol:收敛容差。
- callback:每次迭代时调用的函数。
- options:算法特定的选项,以字典形式提供。
相关问题
minimize中的method='nelder-mead'
`method='nelder-mead'`是一种用于无约束优化的数值优化算法,也被称为单纯形法(Nelder-Mead simplex algorithm)。它是一种迭代算法,通过在一个多维空间内不断缩小一个单纯形(simplex)来逼近函数的最小值点。单纯形是一个几何图形,它在高维空间中类似于一个三角形,在二维空间中就是一个三角形,在三维空间中就是一个四面体,以此类推。
这个算法有一些优点,比如它不需要计算梯度,也不需要估计海森矩阵,因此可以处理一些非常复杂的函数,而且对于高维函数也比较鲁棒。但是,它也有一些缺点,比如它可能会停留在一个局部最小值点而不是全局最小值点,而且它的收敛速度可能比其他优化算法慢。因此,使用`method='nelder-mead'`时需要谨慎选择初始点,并且需要对结果进行验证。
lmfit.minimize的success=false是什么原因
`lmfit.minimize` 是一个非线性最小二乘优化器,用于拟合模型和数据。当 `success=false` 时,表示优化器没有成功找到最小值。出现这种情况可能有多种原因,比如:
1. 初始猜测值不好:非线性优化通常需要提供一个初始猜测值,如果初始猜测值不好,可能会导致优化器无法找到最小值。
2. 模型本身不适合数据:如果数据本身与模型不匹配,或者模型不足以拟合数据,可能会导致优化器无法找到最小值。
3. 梯度消失或爆炸:在非线性优化中,梯度下降方法常常会遇到梯度消失或爆炸的问题,导致优化器无法找到最小值。
4. 优化器参数不合适:非线性优化通常需要设置一些参数,比如最大迭代次数、收敛阈值等,如果这些参数不合适,可能会导致优化器无法找到最小值。
针对不同的问题,可以采取不同的方法来解决。比如,可以尝试调整初始猜测值、更换模型、使用更稳定的优化器、调整优化器参数等等。
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