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为了解决我使用的二次最小问题scipy.Optimize.Minimize。

首先我初始化我的函数和一些要点：

def func(x):
    return 1/4*(x[0]**2+x[1]**2) + x[2]

P1=[]
for i in range(3):
    P1.append((rd.uniform(-1,1), rd.uniform(-1,1)))

P2=[]
for i in range(3):
    P2.append((rd.uniform(-1,1), rd.uniform(-1,1)))

但后来我遇到了约束问题。当我这样做时没有错误，它可以工作：

cons = [{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[2] - x[0] * P1[0][0] - x[1] * P1[0][1] - (P1[0][0] ** 2 + P1[0][1] ** 2)},
        {'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[2] - x[0] * P1[1][0] - x[1] * P1[1][1] - (P1[1][0] ** 2 + P1[1][1] ** 2)},
        {'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[2] - x[0] * P1[2][0] - x[1] * P1[2][1] - (P1[2][0] ** 2 + P1[2][1] ** 2)}]

for i in range(len(P2)):
    cons.append({'type': 'ineq', 'fun': lambda x: -x[2] + x[0]*P2[i][0] + x[1]*P2[i][1] + (P2[i][0]**2+P2[i][1]**2)})

但是当我这样做时，它返回RuntimeWarning：遇到无效值double_scalars并且不起作用：

cons=[]
for i in range(0, len(P1)):
    cons.append({'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[2] - x[0] * P1[i][0] - x[1] * P1[i][1] - (P1[i][0] ** 2 + P1[i][1] ** 2)})

for i in range(len(P2)):
    cons.append({'type': 'ineq', 'fun': lambda x: -x[2] + x[0]*P2[i][0] + x[1]*P2[i][1] + (P2[i][0]**2+P2[i][1]**2)})

PS：这里是结尾：

x0 = np.array([0, 0, 0])
res = minimize(func, x0, constraints=cons)

在不起作用的情况下，我不知道我的错误在哪里。先感谢您 ：）

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