Hoonnn 2023-03-01 17:57 采纳率: 64.3%
浏览 21
已结题

Python的scipy里面用Levenberg–Marquardt

想问一下scipy里面用Levenberg–Marquardt的是scipy.optimize.root(method = lm)吗

  • 写回答

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?
    评论

报告相同问题?

问题事件

  • 系统已结题 3月9日
  • 已采纳回答 3月1日
  • 创建了问题 3月1日

悬赏问题

  • ¥15 fluent的在模拟压强时使用希望得到一些建议
  • ¥15 STM32驱动继电器
  • ¥15 Windows server update services
  • ¥15 关于#c语言#的问题:我现在在做一个墨水屏设计,2.9英寸的小屏怎么换4.2英寸大屏
  • ¥15 模糊pid与pid仿真结果几乎一样
  • ¥15 java的GUI的运用
  • ¥15 Web.config连不上数据库
  • ¥15 我想付费需要AKM公司DSP开发资料及相关开发。
  • ¥15 怎么配置广告联盟瀑布流
  • ¥15 Rstudio 保存代码闪退