我继承了一些试图使用 scipy.optimize.minimize 最小化函数的代码。我无法理解 fun 和 jac 参数的一些输入
最小化调用看起来像这样:
result = minimize(func, jac=jac_func, args=(D_neg, D, C), method = 'TNC' ...other arguments)
func 如下所示:
def func(G, D_neg, D, C):
#do stuff
jac_func 结构如下:
def jac_func(G, D_neg, D, C):
#do stuff
我不明白的是 G 输入到 func 和 jac_func 的来源。这是在 minimize 函数中以某种方式指定的，还是由于 method 被指定为 TNC 的事实？我试图对这个优化函数的结构进行一些研究，但我无法找到我需要的答案。非常感谢任何帮助
最佳答案
简短的回答是 G作为最小化过程的一部分由优化器维护，而 (D_neg, D, and C)参数按原样从 args 传入。元组。
默认情况下，scipy.optimize.minimize取函数fun(x)接受一个参数x (可能是数组等)并返回一个标量。 scipy.optimize.minimize然后找到一个参数值xp这样 fun(xp)小于 fun(x)对于 x 的其他值.优化器负责创建 x 的值并将它们传递给 fun进行评估。
但是如果你碰巧有一个函数 fun(x, y)有一些附加参数y需要单独传入(但出于优化目的被视为常量)？这就是 args元组是为了。 documentation试图解释如何使用 args 元组，但它可能有点难以解析:
args: tuple, optional
Extra arguments passed to the objective function and its derivatives (Jacobian, Hessian).
实际上，scipy.optimize.minimize将通过 args 中的任何内容作为 fun 的其余参数，使用星号参数表示法:该函数随后被称为 fun(x, *args)在优化过程中。 x部分由优化器传入，args元组作为剩余的参数给出。
因此，在您的代码中，G 的值元素由优化器维护，同时评估 G 的可能值，以及 (D_neg, D, C)元组按原样传递。
关于python - scipy 最小化函数的输入结构，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/19843752/
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