可能考点
- Optimality 的必要条件 是临界点 =0,充要条件是Hessian 是正定
- 梯度下降法
- 牛顿法
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
def rosen(x):
return sum(100.0*(x[1:]-x[:-1]**2.0)**2.0 + (1-x[:-1])**2.0)
x0 = np.array([1.3, 0.7, 0.8, 2.2, 1.2, 2.1])
res = minimize(rosen, x0, method='nelder-mead',
options={'xtol': 1e-8, 'disp': True})
print("The solution from Nelder-Mead:", res.x)
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