python lmfit minimize设置终止条件

Python中的lmfit库是一个用于非线性最小化问题的库，它提供了一种高级接口来优化各种复杂的模型。在使用lmfit库进行最小化操作时，可以通过设置参数来控制最小化过程的终止条件。终止条件主要通过`minimize`函数的`options`参数来设定，这个参数是一个字典，可以设置多种不同的优化停止准则。

下面是一些常用的终止条件设置：

1. `max_nfev`: 最大函数评估次数。这是指优化算法在停止前允许的最大函数调用次数。
2. `ftol`: 目标函数收敛容忍度。当目标函数值的变化小于`ftol`时，算法会停止。
3. `xtol`: 参数收敛容忍度。当参数的相对变化量小于`xtol`时，算法会停止。
4. `gtol`: 参数梯度收敛容忍度。当参数的梯度小于`gtol`时，算法会停止。
5. `eps`: 参数的微小变化量。用于计算梯度的数值微分。

例如，如果你想设置一个终止条件，使得算法在目标函数值变化小于1e-6时停止，可以这样写：

from lmfit import minimize, Parameters

# 定义你的模型和参数...

result = minimize(fitfun, params, method='nelder', options={'ftol': 1e-6})

其中`fitfun`是你要最小化的函数，`params`是定义好的模型参数，`method`是你选择的最小化方法，`options`字典中可以设置各种终止条件。