报错约束条件梯度takes 1 positional argument but 3 were given
时间: 2023-10-16 12:33:13 浏览: 32
这个错误通常是由于约束条件的梯度函数定义时参数个数不正确导致的。在代码中,constraint_gradient 函数定义时没有传入任何参数,但是在 minimize 函数中使用 hessp 参数调用时,该函数会传入三个参数,分别是优化变量 x、拉格朗日乘子 lambda_ 和一个向量 p。因此,需要修改 constraint_gradient 函数的定义,使其接受三个参数,例如:
```
def constraint_gradient(x, lambda_, p):
return np.array([1, 1]) # 这里只是简单返回了一个向量,需要根据实际情况进行修改
```
同时,在使用 minimize 函数时,需要将 hessp 参数修改为一个函数,该函数接受三个参数,分别是优化变量 x、拉格朗日乘子 lambda_ 和一个向量 p,返回一个向量,表示 Hessian 矩阵与向量的乘积。例如:
```
result = minimize(lagrangian, x0, args=(lambda0,), method='Newton-CG', jac=lagrangian_gradient, hessp=lambda x, lambda_, p: np.dot(constraint_gradient(x, lambda_, p), p), callback=callback)
```
这里使用了 lambda 表达式将 constraint_gradient 函数转换为一个接受三个参数的函数。注意,这里需要使用 np.dot 函数计算 Hessian 矩阵与向量的乘积,因为 constraint_gradient 函数返回的是一个梯度向量,而 Hessian 矩阵与向量的乘积应该是一个向量。