使用Python最小化功能

Question

我有一些功能，例如S[f] = \int_\Omega f^2(x) dx。如果你熟悉物理學，那就是行動。該對象接受在某個域\Omega上定義的函數並給出一個數字。這個數學術語是功能性的。

現在我需要儘量減少這個事情相對於f。我知道SciPy有一個優化軟件包，可以使多元函數最小化，但是我很好奇是否有更好的方法來考慮如果我使用這個函數，我將最小化超過10,000個變量（因爲函數本質上只是10,000個數字的列表） 。

我還有其他的選擇嗎？

Answer 1

您可以使用symbolic regression來查找該功能。 有幾種封裝：

• deap
• glyph
• gplearn
• monkeys

這裏是由施密特和利普森符號迴歸一個good paper。

Answer 2

雖然它更專門用於做神經網絡的東西，Tensorflow聽起來像它會適用於你。它有能力區分矢量方程，並使用梯度下降來優化它們。