试图找到 g(x) 函数的最小值和该最小值处的 x 值

Question

我试图找到一个创建函数 g(alpha) 的最小值，更重要的是，在这个最小值处找到 alpha 的值，或者关闭到最低限度。

我使用的代码如下：它创建函数f、向量D、avec和grad并将它用于创建函数 g(alpha)，我想找到其中的最小值，以及 alpha 值。

问题是从 sympy 库应用 solve 后，我没有得到 alpha 的数字。而不是我得到以下错误：

TypeError: Cannot cast array data from dtype('O') to dtype('float64') according to the rule 'safe'

代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import fmin
from sympy import Symbol, solve
from scipy import interpolate

Emax = 10
bins = 200
x = np.linspace(1, Emax, num = Emax, dtype=np.int)   #create grid of indexes
y = np.linspace(1, bins, num = bins, dtype=np.int)
z = np.random.rand(bins, Emax)                       # random matrix   
f = interpolate.interp2d(x,y,z, kind='cubic')        # make the matrix continious

D= np.zeros(bins)
D = 2*f(1.5, y)  # create vector
avec = np.array([4.0, 16.0])  
grad = np.array([1e-5,1e-5])

g= lambda alpha: np.sum(np.square(np.subtract(D,  (avec[0]-alpha*grad[0])*f((avec[1]- 
                                          alpha*grad[1]),y))))

oo= fmin(g,(0.0))

alfa = Symbol("alfa")
slv= solve((np.sum(np.square(np.subtract(D,  (avec[0]-alfa*grad[0])*f((avec[1]- 
                                          alfa*grad[1]),y)))) - oo), alfa)

我知道这个解决方案可能不是解决这个问题的最佳方案。我是 Python 新手，如果您有更好的建议如何在这里找到 alpha，请告诉我。

Answer 1

我认为你真的很困惑 sympy 做了什么。 sympy 是一个求解和打印解析方程的模块。您根本不需要使用该包来完成此任务。

您实际上确实在这里找到了g 的最小值。您将此结果存储在oo 中。

所以基本上，删除以alfa = ... 和slv = ... 开头的最后两行，然后只输入print(oo)。 oo 是您要查找的值，即最小化函数 g 的 alpha 值