带解算器的Python优化

我有一个关于解算器的问题。我读了很多关于stackoverflow的文章，也读了很多关于stackoverflow的文章，但是我对操作模式还有一些疑问

我想从一个简单的

scipy.optimize.minimize

开始。因此，我使用以下代码：

p_min = minimize(fun, p_start, method='BFGS', jac=None, hess=None, tol=None, options={ 'maxiter': 1000})

我使用

BFGS

方法进行1000次迭代。p_start是我的开始值。我的函数是一个完整的现金流计算，我必须找到最低价格，调整后的现值等于零。我需要一个解决方案，因为我有一个预测价格，并在任何时候比较我的价格与预测，并使用较高的一个

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我的问题是，如何定义函数？我的整个现金流计算应该是功能吗？我该如何定义它呢？我感谢你的帮助

函数必须是整个流量计算（除非有常数部分，但这取决于您使用的公式）。该函数必须使用常规python函数定义。它只能是一个参数的函数。如果有其他参数，您可以使用选项

args=（param1，param2）

，例如：

def cash_flow_calculation(p, param1, param2):
   # compute the cash_flow 
   return cash_flow

p_start = 0
param1, param2 = 4, 5
p_min = minimize(cash_flow_calculation, p_start, method='BFGS', options={ 'maxiter': 1000}, args=(param1, param2))

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非常感谢@xdze2！那么

p

可以不定义？是否有必要，我在CF计算的开头写下，

p_start=p

？

p

不是未定义的。

minimize

函数将多次调用

cash\u flow\u calculation

函数，当然从

cash\u flow\u calculation（p\u start）

开始，然后调用由最小化算法自动确定的

p

值。我现在不确定，你所说的“解算器”是什么意思？好吧，是的，这是我的错…我在你的示例中没有看到

args

命令。我可以将参数

param1

和

param2

也用于时间序列数据吗？是的，附加参数也可以是数据，只要它们不是

p