minimize中使用梯度下降的method是什么

在minimize函数中，可以使用不同的优化算法来实现梯度下降，其中最常用的是BFGS算法和L-BFGS-B算法。这两种算法都是基于拟牛顿法的优化算法，可以在不需要计算海森矩阵的情况下，有效地逼近最优解。其中，BFGS算法使用存储矩阵的方式来逼近海森矩阵的逆矩阵，而L-BFGS-B算法则使用有限内存的方式来存储历史数据，逼近海森矩阵的逆矩阵。

相关问题

minimize中梯度下降是哪个method

在minimize函数中，梯度下降使用的是BFGS算法或L-BFGS-B算法。这两种算法都是基于拟牛顿法的优化算法，可以在不需要计算海森矩阵的情况下，使用梯度信息来逼近最优解。其中，BFGS算法使用存储矩阵的方式来逼近海森矩阵的逆矩阵，而L-BFGS-B算法则使用有限内存的方式来存储历史数据，逼近海森矩阵的逆矩阵。这两种算法都是常用的优化算法，可以有效地解决大部分的优化问题。

minimize方法中的method分别有什么用？

在Scipy.optimize.minimize函数中，method参数用于指定最小化问题的求解算法。不同的method参数值对应不同的求解算法，具体如下：

1. method='Nelder-Mead'
这是一种基于直接搜索的优化算法，它不需要计算梯度，但收敛速度比较慢，适用于目标函数不太复杂的情况。

2. method='Powell'
这是一种基于多维直线搜索的优化算法，它也不需要计算梯度，但收敛速度比Nelder-Mead算法快一些，适用于目标函数有多个局部极小值点的情况。

3. method='CG'
这是一种基于共轭梯度法的优化算法，它需要计算梯度，适用于目标函数是凸函数的情况。

4. method='BFGS'
这是一种基于拟牛顿法的优化算法，它需要计算梯度，适用于目标函数是凸函数的情况。

5. method='L-BFGS-B'
这是一种基于拟牛顿法的优化算法，它需要计算梯度，适用于目标函数是凸函数的情况，同时它还支持约束条件的优化。

6. method='TNC'
这是一种基于牛顿法和拟牛顿法的优化算法，它需要计算梯度，同时支持约束条件的优化。

7. method='COBYLA'
这是一种基于约束优化的优化算法，它不需要计算梯度，适用于目标函数有多个局部极小值点的情况。

8. method='SLSQP'
这是一种基于约束优化的优化算法，它需要计算梯度，适用于目标函数是凸函数的情况。

9. method='trust-constr'
这是一种基于信任域的优化算法，它需要计算梯度，同时支持约束条件的优化，适用于目标函数是凸函数的情况。

需要注意的是，不同的算法在不同的问题上表现也会有所不同，因此需要根据具体问题和算法特点选择合适的method参数值。