scipy.optimize.HessianUpdateStrategy¶
- class scipy.optimize.HessianUpdateStrategy[源代码]¶
用于实施黑森更新策略的接口。
许多优化方法都使用海森(或逆海森)近似，如拟牛顿法BFGS，SR1，L-BFGS。然而，这些近似中的一些实际上不需要存储整个矩阵，或者可以非常有效地计算与给定向量的内部矩阵乘积。该类作为优化算法和准牛顿更新策略之间的抽象接口，提供了尽可能高效地存储和更新内部矩阵的实现自由度。初始化和更新过程的不同选择会导致不同的拟牛顿策略。
应在派生类中实现四个方法：
initialize，update，dot和get_matrix。注意事项
该方法可以接受实现此接口的类的任何实例
minimize并且由兼容的解算器使用来近似优化算法使用的黑森(或逆黑森)。方法：
dot\(P)计算内矩阵与给定向量的乘积。
get_matrix\()返回当前内部矩阵。
initialize\(n，大约_type)初始化内部矩阵。
update\(增量_x，增量_grad)更新内部矩阵。