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我试图找到一个函数Minimum of a function with BFGS method(第29页的PDF文档)为什么我没有从BFGS中得到与在MATLAB中最小化的结果相同的结果?
的mimimum而且我没有得到相同的结果中的链接报道的那些,我已经有和没有尝试雅各布人没有运气。任何帮助将不胜感激。
至今代码:
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
def objective(x):
x1=x[0]
x2=x[1]
print ("x1: ",x1," ","x2: ",x2)
return pow(x1,4.0)-2*x2*pow(x1,2.0)+pow(x2,2.0)+pow(x1,2.0)-2.0*x1+5.0
def jacobiano(x):
x1=x[0]
x2=x[1]
jaco=np.zeros(2)
jaco[0]=4.0*x1-4.0*x2*x1+2.0*x1-2.0
jaco[1]=-2.0*pow(x1,2.0)+2.0*x2
print ("dx1: ",jaco[0]," ","dx2: ",jaco[1])
return jaco
x0=np.array([1.0,2.0], dtype=np.double)
print(objective(x0))
sol=minimize(objective,x0,method='BFGS',jac=jacobiano, options={'disp': True})
print(sol)
非常感谢您!当我不包括雅可比时,我期待着同样的结果,为什么小数中有这样的差异? –
准确度的差异可能是由于算法在每种语言中的实现方式,也可能是由于每种语言使用的数据类型。 – eyllanesc
谢谢!对于这个例子,你对Python中的数据类型有什么建议吗? –