如何使用BFGS算法最小化体积ω上定义的代价函数？

Question

工程师和数学家程序员，

我已经在0，T中的每个时间t的增量处使用有限元分析计算了在体积上定义的成本函数J(x1，..xn，t)及其梯度J'(x1，..xn，t)。

因此，我将这些字段J和J‘在n个节点(x1，..xn)的值保存在一个文本文件中。

我的问题是如何使用例如BFGS算法最小化该函数。

Answer 1

如果您使用scipy.optimize.minimize，这将非常简单。

from scipy.optimize import minimize

def my_cost_function(x):
    # Your computation returns both cost and its gradient
    return cost, gradient

my_initial_guess = ...    # Your initial solution estimation
result = minimize(my_cost_function, x0=my_initial_guess, method='BFGS', jac=True)

result变量是一个OptimizeResult对象，其中包含关于结果或缺少结果的信息。