输出Armijo 不精确步长的最优步长的Python代码

以下是使用Armijo不精确线搜索方法求解最优步长的Python代码示例：

import numpy as np

def armijo(func, grad, x, p, alpha=1, rho=0.5, c=0.1):
    """
    Armijo不精确线搜索方法求解最优步长
    :param func: 目标函数
    :param grad: 目标函数的梯度
    :param x: 当前搜索点
    :param p: 当前搜索方向
    :param alpha: 初始步长
    :param rho: 缩放因子
    :param c: Armijo条件中的常数
    :return: 最优步长
    """
    while func(x + alpha * p) > func(x) + c * alpha * np.dot(grad(x), p):
        alpha *= rho
    return alpha

其中，func是目标函数，grad是目标函数的梯度，x是当前搜索点，p是当前搜索方向，alpha是初始步长，rho是缩放因子，c是Armijo条件中的常数。

函数中的while循环不断缩小步长alpha，直到满足Armijo条件为止。最终返回满足条件的最优步长。

相关问题

Armijo 不精确步长Python代码

以下是Armijo不精确步长算法的Python实现：

def armijo(f, x, grad, alpha=1, rho=0.5, c=0.1):
    """
    Armijo不精确步长算法
    :param f: 目标函数
    :param x: 当前点
    :param grad: 当前点的梯度
    :param alpha: 初始步长
    :param rho: 缩放因子
    :param c: Armijo条件中的常数
    :return: 最优步长
    """
    while f(x - alpha * grad) > f(x) - c * alpha * np.dot(grad, grad):
        alpha *= rho
    return alpha

其中，f是目标函数，x是当前点，grad是当前点的梯度，alpha是初始步长，rho是缩放因子，c是Armijo条件中的常数。该函数会根据Armijo条件不断缩小步长，直到满足条件为止。返回最优步长。