Подтвердить что ты не робот

Множественные переменные в SciPy optimize.minimize

В соответствии с документацией SciPy можно свести к минимуму функции с несколькими переменными, но она не говорит о том, как оптимизировать такие функции.

from scipy.optimize import minimize
from math import *

def f(c):
  return sqrt((sin(pi/2) + sin(0) + sin(c) - 2)**2 + (cos(pi/2) + cos(0) + cos(c) - 1)**2)

print minimize(f, 3.14/2 + 3.14/7)

Приведенный выше код пытается свести к минимуму функцию f, но для моей задачи мне нужно минимизировать по отношению к трем переменным.

Просто ввод второго аргумента и корректировка минимизации соответственно приводят к ошибке (TypeError: f() takes exactly 2 arguments (1 given)).

Как работает minimize при минимизации с несколькими переменными.

4b9b3361

Ответ 1

Добавьте несколько переменных в один массив:

import scipy.optimize as optimize

def f(params):
    # print(params)  # <-- you'll see that params is a NumPy array
    a, b, c = params # <-- for readability you may wish to assign names to the component variables
    return a**2 + b**2 + c**2

initial_guess = [1, 1, 1]
result = optimize.minimize(f, initial_guess)
if result.success:
    fitted_params = result.x
    print(fitted_params)
else:
    raise ValueError(result.message)

дает

[ -1.66705302e-08  -1.66705302e-08  -1.66705302e-08]