Python 最小化多变量函数

我试图最小化一个函数，该函数具有参数

S1

、

S2

、

S3

和

n1

、

n2

和

n3

。还有权重：

w1

、

w2

和

w3

这就是功能：

f = (w1**2 * n1**2 + w2**2 * n2**2 + w3**2 * n3**2) / (w1**2 * S1**2 + w2**2 * S2**2 + w3**2 * S3**2 + 2*w1*S1*w2*S2 * 2*w1*S1*w2*S2 + 2*w2*S2*w3*S3)

我想知道给定的

S1

，

S2

，

S3

，

n1

，

n2

和

n3

，什么

w1

，

w2

和

w3

会使

f

最小化

以下是我目前的代码：

def opt(S1, S2, S3, n1, n2, n3):
    xo = np.array([0,1,.01])
    from scipy.optimize import minimize
    signoise = lambda w1,w2,w3: (w1**2 * n1**2 + w2**2 * n2**2 + w3**2 * n3**2) / (w1**2 * S1**2 + w2**2 * S2**2 + w3**2 * S3**2 + 2*w1*S1*w2*S2 * 2*w1*S1*w2*S2 + 2*w2*S2*w3*S3)
    w1min, w2min, w3min = scipy.optimize.minimize(signoise, (.4, .2, .4))
    return w1min, w2min, w3min

scipy.optimize.minimize接受两个参数：函数和初始猜测。我不知道它是否适用于多变量函数，因为我得到了

error : <lambda>() takes exactly 3 arguments (1 given)

错误：（）正好接受3个参数（给定1个）

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好吧，我听了CodyKramer的建议。当我用S1、S2、S3、n1、n2、n3的任意值对其进行测试时，我得到了所有这些作为答案：状态：0成功：真正的njev:1 nfev:5 hess_inv:array（[[1,0,0]，[0,1,0]，[0,0,1,0]））乐趣：5.1874999894628917e-18 x:array（[0.4,0.2,0.4]）消息：“优化成功终止。”jac:array([-1.81249989e-17，-4.62499946e-17，1.53125002e-17]）最后一行是“jac”吗？我要找的三个数字？

问题是，正如你写的

lambda

需要三个参数，而不是一个参数（恰好是一个包含三个元素的序列）。我会把你的目标函数拉出来，变成一个独立的函数

def signoise(w):
    w1, w2, w3 = w  # unpack your tuple into each variable
    # populate your S and n coefficients
    return w1**2 * n1**2 + w2**2 * n2**2 + w3**2 * n3**2) / (w1**2 * S1**2 + w2**2 * S2**2 + w3**2 * S3**2 + 2*w1*S1*w2*S2 * 2*w1*S1*w2*S2 + 2*w2*S2*w3*S3

然后可以将函数修改为

def opt(S1, S2, S3, n1, n2, n3):
    xo = np.array([0,1,.01])
    from scipy.optimize import minimize
    return scipy.optimize.minimize(signoise, (.4, .2, .4))

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好的，我遵循了你的建议。当我用S1、S2、S3、n1、n2、n3的任意值测试它时，我得到了所有这些作为答案：状态：0成功：真正的njev:1 nfev:5 hess_inv:array（[[1,0,0]，[0,1,0]，[0,0,1]]）乐趣：5.1874999894628917e-18 x:array（[0.4,0.2,0.4]）消息：“优化已成功终止。”jac:array（[-1.81249989e-17，-4.62499946e-17，1.53125002e-17]）最后一行是我要找的三个数字的“jac”吗？你能编辑你的问题以包含它吗？不幸的是，注释部分中的所有格式都丢失了，所以很难直观地分析输出结果。答案是输出中的数组

x

。

jac

是

x

的一阶导数，以及

hess

是

x

的二阶导数