如何在错误函数中使用带有多个参数的scipy.minimize？

Question

我有两组频率数据，分别来自实验和理论公式。我想使用scipy的最小化功能。这是我的代码片段。其中g是耦合，我想找出。Ad ind是用于在x轴上绘图的电感。

from scipy.optimize import minimize
def eigenfreq1_func(ind,w_q,w_r,g):
return (w_q+w_r)+np.sqrt((w_q+w_r)**2.0-4*(w_q+w_r-g**2.0))/2 
def eigenfreq2_func(ind,w_q,w_r,g):
return (w_q+w_r)-np.sqrt((w_q+w_r)**2.0-4*(w_q+w_r-g**2))/2.0 
def err_func(y1,y1_fit,y2,y2_fit):
return np.sqrt((y1-y1_fit)**2+(y2-y2_fit)**2)  
g_init=80e6
res1=eigenfreq1_func(ind,qubit_freq,readout_freq,g_init)
print res1
res2=eigenfreq2_func(ind,qubit_freq,readout_freq,g_init)
print res2
fit=minimize(err_func,args=[qubit_freq,res1,readout_freq,res2])

但它显示了以下错误：

"TypeError: minimize()至少接受2个参数(给定2个)“