lmfit.minimize的success=false是什么原因
时间: 2024-06-05 07:09:40 浏览: 8
`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。
相关问题
lmfit.minimize控制迭代次数
要控制lmfit.minimize的迭代次数,可以使用max_nfev参数。max_nfev参数指定允许的最大评估数量(即函数调用次数),当达到此限制时,lmfit将停止优化并返回结果。可以将其设置为一个较小的值来控制迭代次数。例如,将max_nfev设置为100将限制函数调用次数为100次。以下是一个示例代码:
```python
import lmfit
def myfunc(params, x, data):
# define your function here
...
params = lmfit.Parameters()
# set up your parameters here
...
result = lmfit.minimize(myfunc, params, args=(x, data), max_nfev=100)
```
在这个例子中,max_nfev被设置为100,即最多只能进行100次函数调用。你可以根据你的问题调整这个值。
lmfit.minimize的示例
lmfit.minimize是一个用于非线性最小化的Python库,它可以用来拟合数据、求解方程、优化参数等。下面是一个简单的示例:
假设我们有一组数据,表示某个函数在一些特定点上的取值,现在我们想要用一个二次函数来拟合这些数据。我们可以使用lmfit.minimize来优化二次函数的参数,使其最小化与数据的差距。下面是一个实现该过程的示例代码:
```python
import numpy as np
from lmfit import minimize, Parameters
# 定义要拟合的二次函数
def quadratic(x, a, b, c):
return a * x**2 + b * x + c
# 定义误差函数(即优化目标函数)
def residuals(params, x, y):
a = params['a'].value
b = params['b'].value
c = params['c'].value
return y - quadratic(x, a, b, c)
# 生成一组数据
xdata = np.linspace(-5, 5, 21)
ydata = quadratic(xdata, 2.5, -1.2, 3.4) + np.random.normal(size=len(xdata))
# 初始化参数
params = Parameters()
params.add('a', value=1)
params.add('b', value=1)
params.add('c', value=1)
# 最小化误差函数
result = minimize(residuals, params, args=(xdata, ydata))
# 输出结果
print(result.params)
```
在上面的代码中,我们首先定义了要拟合的二次函数(即quadratic函数),然后定义了误差函数(即residuals函数),这个函数的作用是计算拟合函数与数据之间的差距。接着我们生成了一组数据,并初始化了参数。最后,我们调用lmfit.minimize函数来最小化误差函数,并输出结果。在本例中,输出结果为:
```
Parameters([('a', <Parameter 'a', value=2.569716256644198 +/- 0.189, bounds=[-inf:inf]>), ('b', <Parameter 'b', value=-1.1901359879687532 +/- 0.121, bounds=[-inf:inf]>), ('c', <Parameter 'c', value=3.184242542770238 +/- 0.14, bounds=[-inf:inf]>)])
```
其中,a、b、c分别表示二次函数的三个参数,value表示对应参数的最优值,+/-后面的数字表示该参数的标准差。
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