scipy.optimize.最小二乘法雅可比求值的极限数

Question

我试着用scipy.optimize.最小二乘法（fun=myfun，jac=myjac，max\\nfev=1000）有两个可调用函数：myfun和myjac

两种功能：my_fun和my_jac，使用外部软件评估它们的价值，这项任务非常耗时，因此我更喜欢控制两者的评估数量

trf方法使用myfun函数来评估信任域是否足够，myjac函数用于确定成本函数和jacobian矩阵

有一个输入参数max_nfev。这个参数只对有趣的评价有效吗？它是否也考虑了联合执行委员会的评估？在

此外，在matlab中，lsqnonlin函数有两个参数：maxinterations和MaxFunctionEvaluations。它存在于scipy.optimize.最小二乘法？在

谢谢 阿隆

Answer 1

根据scipy.optimize.least_squares的帮助，max_nfev是程序退出之前的函数求值次数：

max_nfev : None or int, optional Maximum number of function evaluations before the termination. If None (default), the value is chosen automatically:

同样，根据帮助，没有maxiiterations参数，但是在退出代码之前，您可以在f（ftol）中定义容差，这是您想要最小化的函数或x（xtol）解决方案。在

您也可以使用scipy.optimize.minimize()。在它中，您可以定义一个maxiter参数，它将在options字典中。 如果你这么做了，要注意你想要最小化的函数必须是你的成本函数，这意味着你必须对你的最小二乘函数进行编码。在

我希望它对你来说是清楚和有用的