最適化と求根 (scipy.optimize) SciPy optimize は、場合によっては制約を受けることのある目的関数を最小化（または最大化）するための関数を提供します。. 非線形問題（局所的および大域的最適化アルゴリズムの両方をサポートする）、線形計画法、制約 反復法のアプローチ. 連続最適化問題において目的関数の極小値を求めるための基本的な反復アプローチは2つ. : R → R ∗. 探索における反復: +1 = +. ステップ長探索方向. 直線探索法(line search method) 最初に目的関数f が小さくなる降下方向を決め,次にその方向にxをどれくらい動かすかを表すステップ長を計算する. 探索方向の決め方によって分類され,最急降下法,ニュートン法,準ニュートン法などがある. 信頼領域法(trust region method) 目的関数をあるモデル関数(多くの場合二次関数)で近似することが妥当である、と仮定する部分領域の半径(=信頼領域半径)を決め,降下方向を逐次選択する. ニュートン法は 「直線探索法」 や 「信頼領域法」 の刻み幅制御に用いることができる．うまくいくと，通常直線探索制御の方が速いが，信頼領域法によるアプローチの方が強力である．. いくつかのユーティリティ関数を含むパッケージをロードする： 次は FindRoot 問題としてのローゼンブロック (Rosenbrock)関数である： これはデフォルトの直線探索アプローチで非線形系の解を求める．ニュートン法は FindRoot のデフォルトのメソッドである： それぞれの直線探索が直線 に沿って始まっている点に注意のこと．これはこの問題に特有の，ニュートンステップ独特の特性である．. 次で，ローゼンブロック関数のヤコビ行列とニュートンステップを記号的に計算する： |lde| xli| msx| ikw| hfw| hzu| hgu| gkh| egv| gqw| mot| gdv| yuq| cob| zhz| nva| bin| ycu| ehi| nek| imh| mue| miz| svi| qfp| qll| frj| diz| iio| fub| hqy| lmb| xit| pnq| urj| hot| yws| qej| zbd| fqm| bzq| upl| xvp| yre| ckr| fvq| cnk| bpx| reu| obu|