我编写了无法正常工作的嵌套优化函数。具体来说，我的 get_v_1 始终会返回初始猜测。所有其他功能都能正常工作。
代码应该如下工作：
1- get_v_1将 v 和 w 的初始猜测作为输入。它应该与scipy.fmin_slsqp找到v，这样v可以最小化 get_v_0 函数。
2- get_v_0将来自get_v_1的v作为输入，并且对于该值，它找到w，以便w（v）最小化函数的rss。
第一部分不起作用。有什么建议吗？
x答案 0 :(得分：0)
我认为问题在于SLSQP算法使用目标函数的jacobian来估计下一个测试参数。在您的情况下，在get_v_1中，您使用fmin_slsqp作为目标函数调用get_v_0。反过来，get_v_0返回的值取决于w_rss的最小化过程。
很明显，你无法通过分析获得get_v_0的雅可比，因此雅马比亚将通过数字调用get_v_0进行估算，其中参数的差异非常小。由于get_v_0的输出取决于最小化，因此get_v_0可能为非常相似的输入参数值返回相同的值。这将产生一个零值jacobian，而fmin_slsqp内的get_v_1会认为它的初始猜测已经是最小值。