二参数极小化函数

Question

我试图最小化一个有两个参数的函数：

def c_Gamma_gamma_fv(cf, cv):
    return np.abs((4 * eta_gamma * charges**2 * a_q * cf).sum() + 4.* cf *a_tau/3. + a_w * cv)**2/Gamma_gamma

def mu_fv(cf, cv):
    return np.array([cf**4, cf**2 * cv**2, cf**2 * 
c_Gamma_gamma_fv(cf, cv), cv**2 * c_Gamma_gamma_fv(cf, cv), cf**4, cv**2 * cf**2, cf**2 * cv**2,
                 cv**4, cv**2 * cf**2, cv**4])

def chi_square_fv(cf, cv):
    return ((mu_fv(cf, cv) - mu_data) @ inv_cov @ (mu_fv(cf, cv) - mu_data))

x0 = [1., 1.]
res_fv = minimize(chi_square_fv, x0)

但是，我得到了一个错误“TypeError:chi\u square\u fv（）缺少一个必需的位置参数：‘cv’”。但是，当我做以下事情时：

print(chi_square_fv(1.,1.))

我得到输出

38.8312698786

我不明白这一点，而且我对这种手术还不熟悉。我该怎么做？OBS:Gamma\u Gamma只是代码的一个常量。你知道吗

Answer 1

既然你没有给我们提供你代码中所有的变量值，我只能猜测了。你知道吗

我认为问题在于如何传递参数。x0 = [1.,1.]将x0指定为具有2个值的列表，这是一个实体。但是，在chi_square_fv中，输入是两个独立的值，而不是一个列表。你知道吗

您可以尝试更改chi_square_fv函数：

def chi_square_fv(clist):
    cf, cv = clist
    return ((mu_fv(cf, cv) - mu_data) @ inv_cov @ (mu_fv(cf, cv) - mu_data))

Answer 2

如果您read docs在minimize上，您将发现可选的args参数（也可以参见@sacha的注释）

所以既然你的函数是两个参数的函数，你想在其中一个参数上最小化它，你就需要给另一个参数传递值

minimize(chi_square_fv, x0, args=(cv,))

它将一些cv值作为第二个参数传递给函数chi_square_fv