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本文实例为大家分享了python实现最速下降法的具体代码，供大家参考，具体内容如下
代码：
from sympy import *
import numpy as np
def backtracking_line_search(f,df,x,x_k,p_k,alpha0):
rho=0.5
c=10**-4
alpha=alpha0
replacements1=zip(x,x_k)
replacements2=zip(x,x_k+alpha*p_k)
f_k=f.subs(replacements1)
df_p=np.dot([df_.subs(replacements1) for df_ in df],p_k)
while f.subs(replacements2)>f_k+c*alpha*df_p:
alpha=rho*alpha
replacements2 = zip(x, x_k +alpha * p_k)
return alpha
def stepest_line_search(f,x,x0,alpha0):
df = [diff(f, x_) for x_ in x]
x_k=x0
alpha=alpha0
replacements=zip(x,x_k)
len_df = sqrt(np.sum([df_.subs(replacements) ** 2 for df_ in df]))
while len_df>1e-6:
p_k=-1*np.array([df_.subs(replacements) for df_ in df])
alpha = backtracking_line_search(f, df, x, x_k, p_k, alpha)
x_k=x_k+alpha*p_k
replacements = zip(x, x_k)
len_df=np.sum([df_.subs(replacements)**2 for df_ in df])
return x_k
if __name__=="__main__":
init_printing(use_unicode=True)
x1 = symbols("x1")
x2 = symbols("x2")
x = np.array([x1, x2])
f = 100 * (x2 - x1 ** 2)**2 + (1 - x1) ** 2
ans=stepest_line_search(f, x, np.array([1.2, 1]), 1)
print "the minimal value in point:",ans
分析：
这个采用的是backtracking line search来寻找alpha。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
标签：
python,最速下降法
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
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而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？