【发布时间】：2013-04-08 17:28:40
【问题描述】：
我正在使用准牛顿算法（数值配方）进行最小化，我必须在其中分配变量。我选择了一些变量，但我不知道这些是很好的放大变量。有谁知道如何扩大好变量。 我有一个带有 function(f(x)) 及其梯度的 c 代码以及准牛顿算法代码。
提前谢谢你。
【问题讨论】：
标签： algorithm optimization minimization
【发布时间】：2013-04-08 17:28:40
【问题描述】：
我认为在大多数情况下您不需要缩放。但是，如果您遇到参数相差几个数量级的情况，那么缩放可能是值得的。在这种情况下，我会通过第一次猜测来缩放参数。例如。如果您可以指定起点并且它与预期的真实值相差不远，它还应该提供合理的缩放。
【讨论】：
-
我得到的函数值在 900 左右。你能告诉我应该修改什么吗。
-
缩放不依赖于函数值。缩放取决于函数的 参数 的值。总的来说，如果你真的想要一个答案，你需要证明你有问题，否则你的问题太抽象，没有多大意义