scipy.optimize.LbfgsInvHessProduct¶
- class scipy.optimize.LbfgsInvHessProduct(*args, **kwargs)[源代码]¶
线性算子的L-BFGS近似逆Hessian。
该运算符使用优化期间积累的L-BFGS对逆Hessian的有限内存近似，计算目标函数的Hessian的近似逆的向量的乘积。
此类的对象实现
scipy.sparse.linalg.LinearOperator接口。- 参数
- sk类似数组，形状=(n_corr，n)
数组 n_corr 解决方案向量的最新更新。(请参阅 [1] )。
- yk类似数组，形状=(n_corr，n)
数组 n_corr 渐变的最新更新。(请参阅 [1] )。
参考文献
- 1
诺西达，豪尔赫。“用有限的存储更新拟牛顿矩阵。”“计算数学35.151”(1980年)：第773-782号。
方法：
__call__\(X)将Self作为函数调用。
adjoint\()赫米特的伴星。
dot\(X)矩阵-矩阵或矩阵-向量乘法。
matmat\(X)矩阵-矩阵乘法。
matvec\(X)矩阵-向量乘法。
rmatmat\(X)伴随矩阵-矩阵乘法。
rmatvec\(X)伴随矩阵向量乘法。
todense\()返回此运算符的密集数组表示形式。
transpose\()转置这个线性运算符。
__mul__