主要为大家详细介绍了python实现最速下降法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

主要为大家详细介绍了python梯度法，最速下降法的原理，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文实例为大家分享了python实现最速下降法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 代码： from sympy import * import numpy as np def backtracking_line_search(f,df,x,x_k,p_k,alpha0): rho=0.5 c=10**-4 alpha=alpha0 replacements1=zip(x,x_k) replacements2=zip(x,x_k+alpha*p_k) f_k=f.sub

对于一个多元函数，用最速下降法（又称梯度下降法）求其极小值的迭代格式为 其中为负梯度方向，即最速下降方向，αkαk为搜索步长。 一般情况下，最优步长αkαk的确定要用到线性搜索技术，比如精确线性搜索，但是更常用的是不精确线性搜索，主要是Goldstein不精确线性搜索和Wolfe法线性搜索。 为了调用的方便，编写一个Python文件，里面存放线性搜索的子函数，命名为linesearch.py，这里先只编写了Goldstein线性搜索的函数，关于Goldstein原则，可以参看最优化课本。 线性