从最小化中排除一些参数

Question

如果我有函数 func(x1,x2,x3)，我可以使用最小化函数 scipy.optimize.minimize 并从优化过程中排除 x3，其中 x3 定义为 numpy array。在这种情况下，我如何定义参数？对于 x3.

的每个值，我应该得到一个包含 func 最小值的数组

例如：

def func(thet1,phai1,thet2,phai2,c2):
    
    RhoABC = np.array([[1,0,thet1,0,0,0,0,c1],[0,1,0,0,phai2,0,c2,0],[0,0,1,0,0,c2,thet2,0],[0,0,0,1,c2,0,0,0],[0,phai1,0,c2,1,0,0,0],[0,0,c2,0,0,1,0,thet2],[0,c2,0,0,0,0,1,0],[c1,0,0,phai1,0,0,0,1]])   
    w, v = np.linalg.eig(RhoABC)  
    return w[1]

我想在 c2 = linspace(-1,1,10) 和角度属于 (0,2pi)

的地方将其最小化

Answer 1

也许你可以使用这样的东西：

def func(thet1,phai1,thet2,phai2,*args, c2 = []):
#considering c2 to be x3 in the above post
    
    RhoABC = np.array([[1,0,thet1,0,0,0,0,c1],[0,1,0,0,phai2,0,c2,0],[0,0,1,0,0,c2,thet2,0],[0,0,0,1,c2,0,0,0],[0,phai1,0,c2,1,0,0,0],[0,0,c2,0,0,1,0,thet2],[0,c2,0,0,0,0,1,0],[c1,0,0,phai1,0,0,0,1]])   
    w, v = np.linalg.eig(RhoABC)  
    return w[1]

然后调用函数时：

retVal = func(thet1,phai1,thet2,phai2, c2=c2)

#you have to specify c2 first and then equate it to the value since this is an optional argument.

Answer 2

作为 jimmie 答案的替代方法，您可以使用 lambda 函数和解包运算符 *:

minimize(lambda x: func(*x, linspace(-1,1,10)), x0=x0, ...)

将根据给定的 c2=linspace(-1,1,10).

最小化变量 thet1,phai1,thet2,phai2 的函数 func

从最小化中排除一些参数

Exclude some arguments from the minimization

python

scipy-optimize-minimize