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E(n,k)我正在尝试优化(最小化)定义如下的二维函数:

error=lambda x,y,w: (math.log(abs(Tformulated(x,y,w))) - math.log(abs(Tw[w])))**2 + (math.atan2(Tformulated(x,y,w).imag,Tformulated(x,y,w).real) - math.atan2(Tw[w].imag,Tw[w].real))**2

其中Tformulated获得如下:

def Tformulated(n,k,w):
    z=1j
    L=1
    C=0.1
    RC=(w*L)/C
    n1=complex(1,0)
    n3=complex(1,0)
    n2=complex(n,k)
    FP=1/(1-(((n2-n1)/(n2+n1))*((n2-n3)/(n2+n3))*math.exp(-2*z*n2*RC)))
    Tform=((2*n2*(n1+n3))/((n2+n1)*(n2+n3)))*(math.exp(-z*(n2-n1)*RC))*FP
    return Tform

并且Tw是先前计算的具有复值元素的列表。我真正想做的是对于w(在“错误x,y,w ....”中使用)的每个值,我想最小化x&的值的函数“错误” yw范围从 1 到 2048。因此,它基本上是一个 2D 最小化问题。我已经尝试过编程(尽管我一直不知道使用什么方法以及如何使用它);我的代码如下:

temp=[]
i=range(5)
retval = fmin_powell(error , x ,y, args=(i) , maxiter=100 ,maxfun=100)
temp.append(retval)

我不确定即使fmin_powell是正确的方法。

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这是一个最简单的例子:

from scipy.optimize import fmin

def minf(x):
  return x[0]**2 + (x[1]-1.)**2

print fmin(minf,[1,2])

[出去]:

Optimization terminated successfully.
         Current function value: 0.000000
         Iterations: 44
         Function evaluations: 82
[ -1.61979362e-05   9.99980073e-01]

这里一个可能的问题是最小化例程需要一个列表作为参数。有关所有血腥细节,请参阅文档。不确定是否可以直接最小化复值函数,您可能需要分别考虑实部和虚部。

于 2012-08-30T15:41:35.360 回答