python 梯度法求 y = x1 * x1 + x2 * x2 的最小值 哪位大神帮一下忙，小白实在是不会
能帮忙写一个 python 梯度法求 y = x1 * x1 + x2 * x2 的最小值吗？
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- 2019-11-13 17:28回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/R18830287035/article/details/88850549
- 2022-05-13 20:30回答 2 已采纳 def fact(m): res = 1 for i in range(1,m+1): res *= i return res if __name__=='_
- 2023-03-11 22:51回答 1 已采纳 你可以使用以下代码在Python中生成一组随机数，并添加噪声： import random # 生成随机数 x1 = random.uniform(2, 22) x2 = random.unifor
- 2022-01-30 11:45king9666的博客 minf(x) = x1 - x2 + 2x1^2 + 2x1x2 + x2^2 给定初始值 X^(0) = (0,0)^T import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np def Fun(x,y): return x - y + 2 * x * x ...
- 2019-08-12 11:28回答 1 已采纳 可以将这段代码改下 x = np.linspace(-4,4,num=50,dtype=np.complex) y = np.linspace(-4,4,num=50,dtype=np.compl
- 2022-03-19 10:34回答 1 已采纳 测试图： 代码如下： import math a,b,c=eval(input("请输入三个系数：")) if b*b-4*a*c>=0: x1=(-b-math.sqrt(b*b
- 2022-03-25 14:05回答 2 已采纳 s = 0 t = '' for i in range(1, n + 1): t += str(i) s += int(t) print(s)
- 2021-10-27 21:40Zed222的博客 学习来自 梯度下降基本步骤如下图所示 我们以一个二元函数为例计算 设一个二元函数为 y=0.5*(x1+x2)^2-x1*x2 一、则生成原函数图像代码如下 #一、构建一个函数为 y=0.5*(x1+x2)^2-x1*x2的图像 #原函数如下 # 二维...
- 2021-05-14 22:58回答 1 已采纳 #include "stdio.h" long fun(int d, int n) { int i; long dn, adn, sum; sum = adn =
- 2021-12-28 21:03回答 2 已采纳 用max()和min()两个函数即可你题目的解答代码如下： li = [] for i in range(10): li.append(int(input())) print("max=",m
- 2022-11-20 18:53回答 2 已采纳 这样？ import re import os import numpy as np files = [] x=[] y=[] i=0 j=0 dir_file_path = 'xukka' for
- 2020-12-30 10:38虾米不打烊的博客 #用梯度下降法求函数最小值 # coding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt def _numerical_gradient_no_batch(f, x): #求函数的梯度值 h = 1e-4 # 0.0001 grad = np.zeros_like(x) for idx...
- 2019-08-23 14:55回答 2 已采纳 可以共用的，不会冲突
- 2020-12-06 06:19weixin_39550486的博客 首先介绍一下一维搜索一维搜索一维搜索其实也很简单，在许多迭代下降算法中，具有一个共同的特点，就是得到点x(k)后，需要按照某种规则确定一个方向d(k)，再从x(k)出发，沿着d(k)的方向上求目标函数的极小点。...
- 2021-08-24 23:07文火冰糖的硅基工坊的博客 前置参考： [数值计算-10]：一元非线性函数求最小值 - 梯度下降法&...若对于每一个有序数组( x1,x2,…,xn)∈D，通过对应规则f，都有唯一确定的实数y与之对应，则称对应规则f为定义在D上的n元函数。 记为y=...
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