SciPy中怎么實(shí)現(xiàn)多元函數(shù)的最小化

小億
114
2024-05-24 11:43:07
欄目: 編程語言

要在SciPy中實(shí)現(xiàn)多元函數(shù)的最小化，可以使用scipy.optimize.minimize函數(shù)。首先，需要定義一個(gè)多元函數(shù)并傳遞給minimize函數(shù)作為參數(shù)。下面是一個(gè)簡單的示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 定義一個(gè)多元函數(shù)
def f(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2

# 初始猜測值
x0 = np.array([1.0, 1.0])

# 使用minimize函數(shù)進(jìn)行最小化
res = minimize(f, x0, method='Nelder-Mead')

# 輸出最小化結(jié)果
print(res.x)

在這個(gè)例子中，我們定義了一個(gè)簡單的二元函數(shù)f(x) = x[0]^2 + x[1]^2，并使用Nelder-Mead方法進(jìn)行最小化。最后打印出最小化結(jié)果。可以根據(jù)具體的需求選擇不同的優(yōu)化方法和參數(shù)來實(shí)現(xiàn)多元函數(shù)的最小化。

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