想问一下scipy里面用Levenberg–Marquardt的是scipy.optimize.root(method = lm)吗
1条回答 默认 最新
- 社区专家-Monster-XH 2023-03-01 18:00关注
基于Monster 组和GPT的调写:
不完全正确。scipy.optimize.root 函数支持多种根查找算法,包括 Levenberg–Marquardt 方法,但是它不是特定为 Levenberg–Marquardt 的。实际上,scipy.optimize.least_squares 函数更适合使用 Levenberg–Marquardt 方法来解决非线性最小二乘问题。要使用 Levenberg–Marquardt 方法,可以将 method 参数设置为 'lm',并将要最小化的函数传递给 fun 参数。例如,以下代码演示如何使用 Levenberg–Marquardt 方法来拟合一个正弦函数:
import numpy as np from scipy.optimize import least_squares # Generate some data t = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(t) + 0.1 * np.random.randn(len(t)) # Define the function to minimize def fun(x, t, y): return x[0] * np.sin(x[1] * t + x[2]) - y # Set initial parameter values x0 = [1, 1, 0] # Use Levenberg–Marquardt method to minimize the function res = least_squares(fun, x0, method='lm', args=(t, y)) # Print the optimized parameter values print(res.x)
此示例中的 least_squares 函数将使用 Levenberg–Marquardt 方法来找到最小化误差的参数值。如果您的目标是找到根而不是最小二乘解,则应使用 scipy.optimize.root 函数,并将 method 参数设置为支持 Levenberg–Marquardt 方法的选项之一,如 'lm'。
本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏 举报
悬赏问题
- ¥15 latex投稿显示click download
- ¥15 请问读取环境变量文件失败是什么原因?
- ¥15 在若依框架下实现人脸识别
- ¥15 网络科学导论,网络控制
- ¥100 安卓tv程序连接SQLSERVER2008问题
- ¥15 利用Sentinel-2和Landsat8做一个水库的长时序NDVI的对比,为什么Snetinel-2计算的结果最小值特别小,而Lansat8就很平均
- ¥15 metadata提取的PDF元数据,如何转换为一个Excel
- ¥15 关于arduino编程toCharArray()函数的使用
- ¥100 vc++混合CEF采用CLR方式编译报错
- ¥15 coze 的插件输入飞书多维表格 app_token 后一直显示错误,如何解决?