upper-bound must be greater than lower-bound
时间: 2023-10-30 16:29:29 浏览: 72
Yes, that is correct. In any situation where you are defining a range or interval, the upper bound (maximum value) must always be greater than the lower bound (minimum value). This ensures that the range is well-defined and does not contain any inconsistencies or contradictions.
相关问题
ValueError: Each lower bound must be strictly less than each upper bound.
这个错误通常是因为你在使用某些函数或方法时,传递了一个范围(上下界),但是上下界的值不符合要求。一般来说,下界的值应该小于上界的值。
以下是一个例子:
```
import numpy as np
# 创建一个范围(上下界)数组
bounds = np.array([[-1.0, 1.0], [-2.0, 2.0], [0.0, 5.0]])
# 尝试创建一个随机样本
sample = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1])
# 如果上下界的值不符合要求,将会抛出 ValueError 错误
# 例如,如果我们将下界设为大于上界,就会出现这个错误
bounds = np.array([[1.0, -1.0], [-2.0, 2.0], [0.0, 5.0]])
sample = np.random.uniform(bounds[:, 0], bounds[:, 1])
```
在这个例子中,我们试图创建一个在给定范围内的随机样本。首先,我们创建一个范围数组 `bounds`,然后使用 `np.random.uniform()` 函数生成一个随机样本。如果 `bounds` 数组中的上下界符合要求,那么这个函数就能够正常工作。但是,如果我们将下界设为大于上界,就会出现 `ValueError: Each lower bound must be strictly less than each upper bound` 错误。因此,我们需要确保 `bounds` 数组中的上下界符合要求。
np.concatenate((w - upper_bound, lower_bound - w)
`np.concatenate`函数用于将多个数组沿指定轴连接在一起。在这个特定的情况下,`np.concatenate((w - upper_bound, lower_bound - w))`用于将两个数组连接成一个新的数组,以构成约束条件函数的返回值。
在这里,`w - upper_bound`表示将向量`w`的每个分量与`upper_bound`相减,得到一个新的数组。`lower_bound - w`表示将`lower_bound`与向量`w`的每个分量相减,得到另一个新的数组。然后,使用`np.concatenate`将这两个数组连接在一起,形成一个包含所有约束条件的数组。
这样做的目的是构建一个满足约束条件的向量,在这个向量中,每个分量都满足对应的约束条件。
请注意,这里假设`w`、`upper_bound`和`lower_bound`都是NumPy数组。确保它们的维度和尺寸是匹配的,以确保正确地进行相减和连接操作。
希望这样解释清楚了这一部分,请根据您的实际问题和约束条件进行适当调整和修改。