Python Optimize.minimize用法

Question

关于optimize.minimize函数的用法，我有两个问题，

用下面的方式调用它正确吗？

res2 = minimize(function,0.1,args=(0.1,0.1),method='Nelder-Mead',tol=0.0000005)

如果函数的第一个元素是向量？

function(vect,a,b)

第二个问题，“数组”值是否与函数最小变量的值重合？如果没有，我怎么才能得到它们呢？我从前面的例子中得到了这个输出，但我不知道如何解释前三行和最后一行：

final_simplex: (array([[153.11013672],
      [153.11013702]]), array([816.50936353, 816.50936353]))
          fun: 816.5093635275102
      message: 'Optimization terminated successfully.'
         nfev: 90
          nit: 43
       status: 0
      success: True
            x: array([153.11013672])

谢谢!

Answer 1

问题1:是的，这样称呼它是正确的。

问题2：x是结果'argmin'，fun是function(x, ...)，final_simplex包含在优化算法的最后几步中计算的最后一个函数参数和相应的函数值。