Question

我试图找到一个已创建函数 g（alpha）的最小值，更重要的是，找到此最小值的 alpha 的值，或者关闭最小。

我使用的代码如下：它创建函数 f ，向量 D ， avec 和 grad 并将其用于创建功能 g（alpha）和 alpha 值，该功能我想找到的最小值。

问题是从sympy库应用 solve 后，我没有得到 alpha 的数字。而不是出现以下错误：

TypeError: Cannot cast array data from dtype('O') to dtype('float64') according to the rule 'safe'

代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import fmin
from sympy import Symbol, solve
from scipy import interpolate

Emax = 10
bins = 200
x = np.linspace(1, Emax, num = Emax, dtype=np.int)   #create grid of indexes
y = np.linspace(1, bins, num = bins, dtype=np.int)
z = np.random.rand(bins, Emax)                       # random matrix   
f = interpolate.interp2d(x,y,z, kind='cubic')        # make the matrix continious

D= np.zeros(bins)
D = 2*f(1.5, y)  # create vector
avec = np.array([4.0, 16.0])  
grad = np.array([1e-5,1e-5])

g= lambda alpha: np.sum(np.square(np.subtract(D,  (avec[0]-alpha*grad[0])*f((avec[1]- 
                                          alpha*grad[1]),y))))

oo= fmin(g,(0.0))

alfa = Symbol("alfa")
slv= solve((np.sum(np.square(np.subtract(D,  (avec[0]-alfa*grad[0])*f((avec[1]- 
                                          alfa*grad[1]),y)))) - oo), alfa)

我知道此解决方案可能不是解决此问题的最佳方法。我是Python的新手，如果您对如何在此处找到 alpha 有更好的建议，请告诉我。

Answer 1

我认为您确实使sympy感到困惑。 sympy是解决和打印解析方程的模块。您完全不需要为该任务使用该软件包。

您实际上在这里找到了最低g。您将此结果存储在oo中。

因此，基本上，删除从alfa = ...和slv = ...开始的最后两行，然后仅放置print(oo)。 oo是您要寻找的值，它是使函数g最小化的alpha值

尝试找到g（x）函数的最小值，并在该最小值处找到x值

1 个答案: