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我有一个问题optimize.minimize。我将粘贴代码并在之后进行解释。

def getC(p,q):
    def C1D(l):

        firstTerm = 1/np.sqrt(-(-l + 2*p*(-1+l))*(2 - l + 2*p*(-1+l)))
        secondTerm = firstTerm = 1/np.sqrt(-(-l + 2*q*(-1+l))*(2 - l + 2*q*(-1+l)))

        return 2*l*(firstTerm + secondTerm)
    return C1D

pVal = []
qVal = []
lMinVal = []

for p in np.round(np.linspace(0,1,10,False),3):
    for q in np.round(np.linspace(0,1,10,False),3):
        pVal.append(p)
        qVal.append(q)

        C = getC(p,q)

        def cons_quantum(l):
            return C(l) - 2


        cons = {'type':'ineq', 'fun': cons_quantum}

        opt.minimize(C, 1, cons, bounds=((0,1),))

有这个函数3vars，我试图检查 p 和 q 的一些值（在 for 循环中定义），对于每一个，我将有一个更简单的函数，它只是固定 p 和 q 的 C 函数。然后，我将最小化这个更简单的 1 参数函数，其约束条件是函数 C(l) 必须大于或等于 2。（最终，我将添加将 l 的最小值附加到列表的行lMinVal）

我的问题是，当我运行它时，我收到以下错误：

 File "C:\Users\*****\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize\optimize.py", line 293, in function_wrapper
    return function(*(wrapper_args + args))

TypeError: C1D() takes 1 positional argument but 2 were given
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的第三个参数scipy.optimize.optimize是传递给函数的额外参数列表，而不是约束。你要：

opt.minimize(C, 1, constraints=cons, bounds=((0,1),))
于 2019-09-23T09:08:11.383 回答