scipy.optimize.fminbound¶
- scipy.optimize.fminbound(func, x1, x2, args=(), xtol=1e-05, maxfun=500, full_output=0, disp=1)[源代码]¶
标量函数的有界最小化。
- 参数
- func可调用f(x，*args)
要最小化的目标函数(必须接受并返回标量)。
- x1、x2浮点标量或数组标量
优化界。
- args元组，可选
传递给函数的额外参数。
- xtol浮动，可选
收敛容限。
- maxfun整型，可选
允许的最大函数求值次数。
- full_output布尔值，可选
如果为True，则返回可选输出。
- disp整型，可选
- 如果非零，则打印消息。
0：不打印消息。1：仅限非收敛通知消息。2：也打印一条关于融合的消息。3：打印迭代结果。
- 退货
- xoptndarray
使目标函数最小化的参数(在给定的间隔内)。
- fval数
最小点处的函数值。
- ierr集成
错误标志(如果收敛，则为0；如果达到最大函数调用数，则为1)。
- numfunc集成
进行的函数调用数。
参见
minimize_scalar与标量单变量函数的最小化算法的接口。看到“有界的” method 尤其是。
注意事项
查找标量函数的局部极小值 func 在区间x1<xopt<x2中使用Brent方法。(请参阅
brent用于自动括起。)示例
fminbound查找给定范围内的函数的最小值。下面的示例说明了同样的情况>>> def f(x): ... return x**2
>>> from scipy import optimize
>>> minimum = optimize.fminbound(f, -1, 2) >>> minimum 0.0 >>> minimum = optimize.fminbound(f, 1, 2) >>> minimum 1.0000059608609866