scipy.optimize.
BFGS#
- class scipy.optimize.BFGS(exception_strategy='skip_update', min_curvature=None, init_scale='auto')[源代码][源代码]#
Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) 海森矩阵更新策略。
- 参数:
- 异常策略{‘skip_update’, ‘damp_update’}, 可选
定义当曲率条件被违反时的处理方式。设置为 ‘skip_update’ 以跳过更新。或者，也可以设置为 ‘damp_update’ 以在实际 BFGS 结果和未修改的矩阵之间进行插值。这两种异常策略在 [1] 的第536-537页有详细解释。
- min_curvature浮动
这个数值通过一个归一化因子缩放，定义了允许的最小曲率
dot(delta_grad, delta_x)，在异常策略下不受影响。默认情况下，当exception_strategy = 'skip_update'时等于 1e-8，当exception_strategy = 'damp_update'时等于 0.2。- init_scale{float, np.array, ‘auto’}
此参数可用于初始化 Hessian 矩阵或其逆矩阵。当给定一个浮点数时，相关数组将被初始化为
np.eye(n) * init_scale，其中n是问题维度。或者，如果给定一个精确的(n, n)形状的对称数组，则将使用此数组。否则将生成一个错误。将其设置为 ‘auto’ 以使用自动启发式方法选择初始比例。启发式方法在 [1]，第143页中描述。默认值为 ‘auto’。
方法
dot(p)计算内部矩阵与给定向量的乘积。
返回当前的内部矩阵。
initialize(n, approx_type)初始化内部矩阵。
update(delta_x, delta_grad)更新内部矩阵。
注释
更新基于 [1] 中的描述，第140页。
参考文献