我正在使用scipy.optimize.minimize进行优化,并尝试使用以下方法:‘Newton-CG’,‘dogleg’和’ 信任 </跨度> -ncg”。正如我所理解的那样,对于这些方法, me的jacobian称之为’Newton-CG’方法就像我上面用Scipy做的那样 计算 </跨度> 雅各比的数值近似对我来说?
根据我对SciPy的经验......
SciPy文档引用的数值近似是您在引用的代码中看到的“MemoizeJac”类。当没有提供“jac”时,记忆会自动发生。在Newton-CG函数的文档中,可能是一个错误,它告诉您将Jacobian设置为“False”。
只需设置jac = None或不为jac提供参数,渐变的数值近似将用于Newton-CG函数。