Python을 사용하여 SciPy에서 스칼라 함수의 최소값을 찾는 방법을 설명하십시오.

스칼라 함수의 최소값을 찾는 것은 최적화 문제입니다. 최적화 문제는 솔루션의 품질을 개선하는 데 도움이 되므로 더 높은 성능으로 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 최적화 문제는 커브 피팅, 루트 피팅 등에도 사용됩니다.

예를 들어 보겠습니다 -

예시

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize
import numpy as np
print("The function is defined")
def my_func(a):
   return a*2 + 20 * np.sin(a)
plt.plot(a, my_func(a))
print("Plotting the graph")
plt.show()
print(optimize.fmin_bfgs(my_func, 0))

출력

Optimization terminated successfully.
   Current function value: -23.241676
   Iterations: 4
   Function evaluations: 18
   Gradient evaluations: 6
[-1.67096375]

설명

• 필수 패키지를 가져옵니다.
• 데이터를 생성하는 함수가 정의됩니다.
• 이 데이터는 matplotlib 라이브러리를 사용하여 그래프에 표시됩니다.
• 다음으로 'fmin_bgs' 함수를 매개변수로 전달하여 사용합니다.
• 이 데이터는 콘솔에 표시됩니다.