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SciPyのoptimize.minimizeの複数の変数

SciPy documentation によると、複数の変数を持つ関数を最小化することは可能ですが、そのような関数を最適化する方法はわかりません。

_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)
_

上記のコードは関数fを最小化しようとしますが、私のタスクでは3つの変数に関して最小化する必要があります。

2番目の引数を導入し、それに応じて最小化を調整するだけで、エラー（TypeError: f() takes exactly 2 arguments (1 given)）が生成されます。

複数の変数で最小化する場合のminimizeの仕組み

pythonmathscipy
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Henrik Hansen

複数の変数を単一の配列にパックします。

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)

利回り

[ -1.66705302e-08  -1.66705302e-08  -1.66705302e-08]
65
unutbu