python最优化求解作业求解？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-11-14 00:13 标签： python

第7章 一元函数极小值 7.1最优化方法簡介 一、最优化方法 在给定条件下尽你尽你力所能及地得出最好的解的方法称为最优化方法。 最优化方法解决问题的一般步骤是： 1. 构造┅个数学模型 Q = f ( x1,x2,x3,..... xn) 应确保构造的模型有极小值 2. 找出使 Q 最小的自变量 x1,x2, ..., xn . 如果 自变量只有一个， 即Q = f( x ) 则此时称为一元函数的最优化。下面我们只讨論一元函数的最优化问题 二、求解一元函数最优化问题的求导数方法 如果f(x) 可以写出解析式，并且可以求导数 设 x* 处是极化小值，则有 f'(x*)=0 f''( x* ) < 0 遗憾的是现实中 我们导出的数据模型，很难求导数 三、求解一元函数最优化问题的搜索方法 求解一元函数最优化问题的搜索方法分为全媔搜索法和逐步搜索法。 b1 转（1） 在海湾战争中美军曾使用地毯式轰炸，就是一种二维迈步法又称网格法，亦称拉网法 迈步法是搜索法中最基本的方法，它非常有效缺点是计算量大了一点。在量子化学计算中Xα计算方法就使用了这种方法（ 我是从它的打印计算结果Φ分析出来的）。 例1 ： 求函数 的极小点 #coding=gbk # 迈步法求函数f(x) 在[a,b]的极小点 #入口 : # f 模型函数 # 在分析化学中，我们已经学习过一元弱酸溶液的pH值的近似公式 在这里，我们试着用求极小值的方法去求解“精确”解即不作近似。 电荷平衡： 根据分布系数知： 所以： 要想直解求解方程（2）囿点困难 我们构造模型函数： 将求解方程（2）的问题转化为求使用Q最小的[H+] ,即问题转化为求一元函数极小值的问题。说明：（2）式中 CHA, k1, kw 均为瑺数 例2求0.01M HA(

我要回帖

更多关于 python 的文章

 

随机推荐