具有许多参数的最小化函数

Question

我想最小化一个函数以获得一些参数的值：a,e,I,Omega,om,tp。

我使用这个“模块”：docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.minimize.html。

我的函数有13个参数：

我导入了：from scipy.optimize import minimize。然后我尝试最小化它。并且发生错误：

有人能帮忙解决这个问题吗？

PS：我一周前开始使用python，可能可以解释程序的这种语法，但是我愿意改进自己。

from numpy import *
import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.optimize import minimize
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
from os import chdir
chdir("/Users/benjaminjaillant/Desktop")

def Chi_VLT(a,e,I,tp,Omega,om,Mbh,R0,Vr_bh,alpha_bh,V_alp_bh,delta_bh,V_del_bh):
    return sum(((Vr_etoile(t_vr_VLT*365*24*3600,a,e,I,tp,om,Mbh,Vr_bh)/1000)-vr_VLT)**2/vr_error_VLT**2) + sum(((alpha_etoile_IR(t_orbit_VLT*365*24*3600,a,e,I,tp,Omega,om,Mbh,alpha_bh,V_alp_bh,R0)*206264806.246)-Ra_VLT)**2/Ra_error_VLT**2) + sum(((delta_etoile_IR(t_orbit_VLT*365*24*3600,a,e,I,tp,Omega,om,Mbh,delta_bh,V_del_bh,R0)*206264806.246)-Dec_VLT)**2/Dec_error_VLT**2)


x0 = [1.5e14,0.8,2.5,63.10e9,4,1,8.5e36,2.5e20,2000,1.3e-8,-10e-18,2e-9,1.5e-17]

res = minimize(Chi_VLT, x0 , method='nelder-mead',options={'xtol': 1e-4,'maxiter':50 ,'disp': True})

print res.message
print res.x

Answer 1

最小化例程需要一个 ndarray，比如 guess，作为初始函数参数，并接受一个额外的参数元组 x0，它可能构成成本函数中的系数。如果您重写 CHI_VLT 以将第一个 arg 和 ndarray 作为第一个参数，然后将剩余的参数作为相应的参数，它应该可以工作。

res = minimize(CHI_VLT, guess, args=x0,...)

Answer 2

我猜你在这里搞砸了。

您的函数scipy.optimize.minimize 需要两个必需的位置参数， fun 和 x0。

你需要 ndarray 和 x0

在您的情况下，您的乐趣 Chi_VLT 需要 13 个参数，您需要使用 args=(tuple, containing, 13, items) 传递它

只有你才能最大限度地减少你的乐趣。