scipy.optimize.leastq最小化最小二乘和

Question

我有一个最小二乘最小化问题，具有以下形式

我要优化的参数是x，其他所有信息都是已知的。

scipy.optimize.least_squares的格式如下：

scipy.optimize.least_squares(fun, x0)

其中x0是初始条件，fun是“计算残差矢量的函数”

在阅读了文档之后，我对fun想要我返回的内容有些困惑。

如果我在fun内进行求和，那么恐怕它会计算RHS，这不等同于LHS（...或者说是最小化？）

感谢您的帮助！

Answer 1

根据scipy.optimize.least_squares的{​​{3}}，自变量fun提供了残差向量，最小化过程通过该残差向量进行。可以提供作为残差平方和的结果的标量，但是也可以提供形状为（m，）的一维向量，其中m是残差函数的维数。请注意，在这种情况下不会进行平方和求和，因为least_squares自行处理该细节。在这种情况下，仅必须提供这样的残差。