时间:2021-05-22
这里用到的是scipy.optimize的fmin和fminbound
import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom scipy.optimize import fmin,fminbound def f(x): return x**2+10*np.sin(x)+1x=np.linspace(-10,10,num=500)min1=fmin(f,3)#求3附近的极小值min2=fmin(f,0)#求0附近的极小值min_global=fminbound(f,-10,10)#这个区域的最小值print(min1)print(min2)print(min_global)plt.plot(x,f(x))plt.show()输出:
Optimization terminated successfully. Current function value: 9.315586 Iterations: 15 Function evaluations: 30Optimization terminated successfully. Current function value: -6.945823 Iterations: 26 Function evaluations: 52[3.83745117][-1.3064375]-1.306440096615395以上这篇python实现函数极小值就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
flyfishpython实现设函数的某个邻域内有定义,对于该邻域内异于的点,如果都适合不等式则称函数在点有极大值。如果都适合不等式则称函数在点有极小值.极大值
编程中有时候需要一个初始极大值(或极小值)作为temp,当然可以自定义设置为10000(whatever),不过python中有一个值可以代替之:在python
对于一个多元函数用牛顿法求其极小值的迭代格式为其中为函数的梯度向量,为函数的Hesse(Hessian)矩阵。上述牛顿法不是全局收敛的。为此可以引入阻尼牛顿法(
对于一个多元函数,用最速下降法(又称梯度下降法)求其极小值的迭代格式为其中为负梯度方向,即最速下降方向,αkαk为搜索步长。一般情况下,最优步长αkαk的确定要
本文实例展示了Python使用函数默认值实现函数静态变量的方法,具体方法如下:一、Python函数默认值Python函数默认值的使用可以在函数调用时写代码提供方