如何使用 BFGS 算法最小化定义体积欧米茄的成本函数？

问题描述

工程师和数学家程序员，

我已经在 [0,T]。

因此，我在几何中的每个时间增量处都有 n 个节点 (x1,..xn) 上这些字段 J 和 J' 的值，并将数据保存在文本文件中。

我的问题是如何使用例如 BFGS 算法来最小化这个函数。

解决方法

如果您使用 scipy.optimize.minimize，这将非常简单。

from scipy.optimize import minimize

def my_cost_function(x):
    # Your computation returns both cost and its gradient
    return cost,gradient

my_initial_guess = ...    # Your initial solution estimation
result = minimize(my_cost_function,x0=my_initial_guess,method='BFGS',jac=True)

result 变量是一个 OptimizeResult 对象，其中包含有关结果或不存在的信息。