【Python scipy】minimize: 多変数関数の最適化

Scipyによる多変数関数の最適化

ScipyはPythonのライブラリの一つで、科学技術計算を行うためのツールを提供しています。Scipyの中には、多変数関数の最適化を行うためのモジュールがあります。このモジュールを使うことで、関数の最小値を求めることができます。

Scipyの多変数関数の最適化モジュールを使うには、まず、関数を定義します。今回は、以下のような関数を考えます。

$$f(x,y) = x^2 + y^2$$

次に、scipy.optimizeモジュールのminimize関数を使って、関数の最小値を求めます。minimize関数の引数として、関数を定義した関数オブジェクトと、関数の最小値を求めるための初期値を指定します。今回の場合、初期値を(0,0)とします。

以下のPythonコードでは、上記の関数を定義し、minimize関数を使って関数の最小値を求めています。

import scipy.optimize as opt
def f(x):
    return x[0]**2 + x[1]**2
result = opt.minimize(f, [0, 0])
print(result.x)

実行すると、関数の最小値が[0, 0]となります。これは、関数の最小値が(0, 0)であることを示しています。

Scipyのminimize関数を使うことで、多変数関数の最適化を行うことができます。関数を定義し、minimize関数に関数オブジェクトと初期値を指定することで、関数の最小値を求めることができます。