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我有一个类似于平方误差的功能。它一直持续到 n (n ~ 1000)

f(s) = (d1 - sd'1)**2 + (d2 - sd'2)**2 + .... + (dn - sd'n)**2

我有 2 个清单

d = [0.0322, 0.245, 0.85 ..... n]
d' = [56, 200, 340 ..... n]

我想计算这个函数的全局最小值（find s ？）。我知道我可以尝试 scipy 优化器（http://scipy-lectures.org/intro/scipy/auto_examples/plot_optimize_example2.html）来计算这个，但我无法像他们在下面的文档中那样形成函数。

def f(x):
    return x**2 + 10*np.sin(x)

如何根据我的函数形成这个 f(x)？如果有任何更优化的方式来做到这一点，请提及。

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您可以使用以下代码：

from scipy.optimize import minimize_scalar

def f(s,d1,d2):
    return sum([(d1[i]-s*d2[i])**2 for i in range(len(d1))])

d1_list = [0.0322, 0.245, 0.85]
d2_list = [56, 200, 340]

res = minimize_scalar(f, args=(d1_list,d2_list))
print(res.x)

输出：

0.0021406813829251007
于 2021-08-23T14:08:31.587 回答