如何将另一个变量输入到 scipy 优化函数中

问题描述

请忽略混乱，这仍然是一个菜鸟。 基本上，我有一个功能：

def bw(Q,T):
  F = -Tc * Q**2 + T*((1+Q)*np.log(1+Q) + (1-Q)*np.log(1-Q))
  return F

我需要在不同的 T 处找到最小值

Tc = 1
n = 200
T1 = 0.5
T2 = 1.2
Tt = np.linspace(T1,T2,n)
Qe = np.ndarray((1,n))
Q0 = 0.9

for i in range(n):
  T = Tt[i]
  res = minimize(bw,Q0,method='nelder-mead',options={'xatol': 1e-8})

有了这个，它说它缺少一个位置参数 T，但是：

res = minimize(bw(T),options={'xatol': 1e-8})
res = minimize(bw(Q,T),options={'xatol': 1e-8})
res = minimize(bw(,options={'xatol': 1e-8})

我尝试了这些，但它们不起作用。然后，我尝试了：

res = minimize(bw,T,options={'xatol': 1e-8})

我得到的值是错误的。有人可以帮忙吗？

解决方法

您上次的尝试是正确的，您只是混淆了 Q 和 T。应该是：

 res = minimize(bw,Q0,T,method='nelder-mead',options={'xatol': 1e-8})