用Python函数逼近改进数值梯度解

Question

我有一个优化问题，我正在实现中使用SLSQPscipy.最小化. 我的目标函数f（x）是一系列Python函数，它结合了标准的算术加条件、循环和更复杂的数学运算。你知道吗

目前我正在使用有限差分法来寻找梯度，但是随着决策向量大小的增长（~4000），这变得非常缓慢。考虑到f（x）的复杂性，解析解可能是不可行的。相反，我在考虑用多项式来近似函数，然后找到函数的解析解。你知道吗

1. 这是解决我问题的好办法吗？准确性不是那么重要，我不能容忍百分之几的错误。如果是这样，我该怎么做呢？我对如何近似函数有一个大致的想法，但在实践中相对缺乏经验。

2. 如果这不是一个好主意，我还有其他的方向需要研究吗？