在 Julia 中实现多元牛顿法
Implementing Multivariate Newton's Method in Julia
我正在尝试在 Julia 中实现多元牛顿法,但 运行 出现了 "no metehod matching" 错误。下面是我的实现和调用它的代码。
function newton(f::Vector, J::Matrix, x::Vector)
h = Inf64
tolerance = 10^(-10)
while (norm(h) > tolerance)
h = J(x)\f(x)
x = x - h
end
return x
end
调用尝试 1
f(x::Vector) = [(93-x[1])^2 + (63-x[2])^2 - 55.1^2,
(6-x[1])^2 + (16-x[2])^2 - 46.2^2]
J(x::Vector) = [-2*(93-x[1]) -2*(63-x[2]); -2*(6-x[1]) -2*(16-x[2])]
x = [35, 50]
newton(f, J, x)
当运行使用上面的代码时抛出以下错误:
ERROR: LoadError: MethodError: no method matching newton(::typeof(f), ::typeof(J), ::Array{Int64,1})
Closest candidates are:
newton(::Array{T,1} where T, ::Array{T,2} where T, ::Array{Int64,1})
newton(::Array{T,1} where T, ::Array{T,2} where T, ::Array{T,1} where T)
newton(::Array{T,1} where T, ::Array{T,2} where T, ::Array)
调用尝试 2
f(x::Vector) = [(93-x[1])^2 + (63-x[2])^2 - 55.1^2,
(6-x[1])^2 + (16-x[2])^2 - 46.2^2]
J(x::Vector) = [-2*(93-x[1]) -2*(63-x[2]); -2*(6-x[1]) -2*(16-x[2])]
x = [35, 50]
newton(f(x), J(x), x) # passing x into f and J
当尝试像尝试 2 那样调用方法时,我没有遇到任何错误,但进程永远不会终止。作为参考,我在 MATLB 中编写的多元牛顿法的相应实现在大约 10 秒内解决了示例中的方程组。
如何在 Julia 中正确实现和调用多元牛顿法?
尽管它们可能 return 一个 Vector
或一个 Matrix
,但 f
和 J
都是函数。将 newton
的签名更改为
function newton(f::Function, J::Function, x)
将使您的实施工作。
附带说明一下,除非必要,否则您可能希望避免指定类型,并使用动态类型和 Julia 类型系统的强大功能。代码应尽可能通用。例如,您的 newton
函数将无法与 x
作为 StaticArrays
中的 SArray
或其他包中的其他数组类型一起使用,因为它们的类型不是 <: Vector
.但是如果您省略类型,您的函数将适用于其他类型。请注意,一旦函数被编译,您将不会损失任何性能。
请参阅 Julia 文档中的相关讨论 Style Guide。
我正在尝试在 Julia 中实现多元牛顿法,但 运行 出现了 "no metehod matching" 错误。下面是我的实现和调用它的代码。
function newton(f::Vector, J::Matrix, x::Vector)
h = Inf64
tolerance = 10^(-10)
while (norm(h) > tolerance)
h = J(x)\f(x)
x = x - h
end
return x
end
调用尝试 1
f(x::Vector) = [(93-x[1])^2 + (63-x[2])^2 - 55.1^2,
(6-x[1])^2 + (16-x[2])^2 - 46.2^2]
J(x::Vector) = [-2*(93-x[1]) -2*(63-x[2]); -2*(6-x[1]) -2*(16-x[2])]
x = [35, 50]
newton(f, J, x)
当运行使用上面的代码时抛出以下错误:
ERROR: LoadError: MethodError: no method matching newton(::typeof(f), ::typeof(J), ::Array{Int64,1})
Closest candidates are:
newton(::Array{T,1} where T, ::Array{T,2} where T, ::Array{Int64,1})
newton(::Array{T,1} where T, ::Array{T,2} where T, ::Array{T,1} where T)
newton(::Array{T,1} where T, ::Array{T,2} where T, ::Array)
调用尝试 2
f(x::Vector) = [(93-x[1])^2 + (63-x[2])^2 - 55.1^2,
(6-x[1])^2 + (16-x[2])^2 - 46.2^2]
J(x::Vector) = [-2*(93-x[1]) -2*(63-x[2]); -2*(6-x[1]) -2*(16-x[2])]
x = [35, 50]
newton(f(x), J(x), x) # passing x into f and J
当尝试像尝试 2 那样调用方法时,我没有遇到任何错误,但进程永远不会终止。作为参考,我在 MATLB 中编写的多元牛顿法的相应实现在大约 10 秒内解决了示例中的方程组。
如何在 Julia 中正确实现和调用多元牛顿法?
尽管它们可能 return 一个 Vector
或一个 Matrix
,但 f
和 J
都是函数。将 newton
的签名更改为
function newton(f::Function, J::Function, x)
将使您的实施工作。
附带说明一下,除非必要,否则您可能希望避免指定类型,并使用动态类型和 Julia 类型系统的强大功能。代码应尽可能通用。例如,您的 newton
函数将无法与 x
作为 StaticArrays
中的 SArray
或其他包中的其他数组类型一起使用,因为它们的类型不是 <: Vector
.但是如果您省略类型,您的函数将适用于其他类型。请注意,一旦函数被编译,您将不会损失任何性能。
请参阅 Julia 文档中的相关讨论 Style Guide。