【Python scipy】secant: セカント法

セカント法とは、関数の最小値を求めるための最適化アルゴリズムの一つです。このアルゴリズムは、関数の2点を求め、その2点を結ぶ直線を求め、その直線と関数の交点を求めることで、関数の最小値を求めることができます。

Scipyでは、セカント法を使用して関数の最小値を求めることができます。以下のPythonコードは、Scipyを使用して関数の最小値を求める例です。

import scipy.optimize as opt
def f(x):
    return x**2 + 10*np.sin(x)
result = opt.minimize(f, x0=0, method='Nelder-Mead')
print(result.x)

上記のコードでは、Scipyのminimize関数を使用して、関数f(x)の最小値を求めています。minimize関数の引数として、関数f(x)を渡し、x0を0として、methodをNelder-Meadとしています。Nelder-Meadは、セカント法を使用した最適化アルゴリズムです。minimize関数は、関数f(x)の最小値を求める結果をresultとして返します。result.xを出力すると、関数f(x)の最小値が求められます。