Python实现梯度法求解函数极值完整代码解析
本文通过Python代码实例,详细演示了如何利用梯度法(梯度下降/上升)求解函数的极值。文章提供了完整的源代码,包括函数定义、导数计算、迭代收敛条件及结果去重逻辑,帮助开发者理解并应用该算法解决数学优化问题。
Python梯度法求解函数极值代码实现
以下是具体的Python实现代码及详细注释:
#coding utf-8
a=0.001 #定义收敛步长
xd=1 #定义寻找步长
x=0 #定义一个种子x0
i=0 #循环迭代次数
y=0
dic={}
import math
def f(x):
y=math.sin(x) #定义函数f(X)=sinx
return y
def fd(x):
y=math.cos(x) #函数f(x)导数fd(X)=cosx
return y
while y>=0 and y<3.14*4:
y=y+xd
x=y
while abs(fd(x))>0.001: #定义精度为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)
以上就是利用Python梯度法求解函数极值的完整实例。希望这段代码能为您的学习或项目提供参考,欢迎收藏并持续关注本站获取更多技术分享。
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