怎么在python中利用梯度法求解函數(shù)極值？針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，這篇文章詳細(xì)介紹了相對(duì)應(yīng)的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個(gè)問(wèn)題的小伙伴找到更簡(jiǎn)單易行的方法。
如下所示：
重慶分公司
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#coding utf-8
a=0.001 #定義收斂步長(zhǎng)
xd=1 #定義尋找步長(zhǎng)
x=0 #定義一個(gè)種子x0
i=0 #循環(huán)迭代次數(shù)
y=0
dic={}
import math
def f(x):
y=math.sin(x) #定義函數(shù)f(X)=sinx
return y
def fd(x):
y=math.cos(x) #函數(shù)f(x)導(dǎo)數(shù)fd(X)=cosx
return y
while y>=0 and y<3.14*4:
y=y+xd
x=y
while abs(fd(x))>0.001: #定義精度為0.001
x=x+a*fd(x)
if x>=0 and x<3.14*4:
print(x,f(x))
dic[y]=x
print(dic)
ls=[]
for i in dic.keys():
cor=0
if ls is None:
ls.append(dic[i])
else:
for j in ls:
if dic[i]-j<0.1:
cor=1
break
if cor==0:
ls.append(dic[i])
print(ls)python主要應(yīng)用領(lǐng)域有哪些1、云計(jì)算，典型應(yīng)用OpenStack。2、WEB前端開(kāi)發(fā)，眾多大型網(wǎng)站均為Python開(kāi)發(fā)。3.人工智能應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)而發(fā)展出來(lái)的人工智能本質(zhì)上已經(jīng)無(wú)法離開(kāi)python。4、系統(tǒng)運(yùn)維工程項(xiàng)目，自動(dòng)化運(yùn)維的標(biāo)配就是python+Django/flask。5、金融理財(cái)分析，量化交易，金融分析。6、大數(shù)據(jù)分析。
關(guān)于怎么在python中利用梯度法求解函數(shù)極值問(wèn)題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒(méi)有解開(kāi)，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識(shí)。
