scipy.optimize.minimize找不到最小二乘解
scipy.optimize.minimize是scipy库中的一个函数，用于求解最小化问题。它可以通过调整参数来寻找函数的最小值，其中包括最小二乘解。
最小二乘解是指通过最小化误差平方和来拟合数据的方法。在实际应用中，我们经常需要找到一个函数，使其与给定的数据点最接近。最小二乘解可以帮助我们找到最佳的拟合函数，以最小化预测值与实际值之间的差异。
scipy.optimize.minimize函数可以通过选择不同的算法来寻找最小二乘解。常用的算法包括Nelder-Mead、Powell、CG、BFGS、L-BFGS-B、TNC、COBYLA等。这些算法在不同的问题和数据集上表现不同，因此需要根据具体情况选择合适的算法。
scipy.optimize.minimize函数的应用场景非常广泛，包括但不限于优化问题、参数估计、曲线拟合、机器学习等。它可以用于求解线性和非线性最小化问题，并且支持约束条件的设置。
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总结：scipy.optimize.minimize是scipy库中的一个函数，用于求解最小化问题，包括最小二乘解。它可以通过选择不同的算法来寻找最佳的拟合函数，以最小化预测值与实际值之间的差异。该函数在优化问题、参数估计、曲线拟合、机器学习等领域有广泛的应用。对于腾讯云相关产品和产品介绍，建议访问腾讯云官方网站获取更详细的信息。
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我试图理解为什么scipy.optimize.least_squares存在于scipy中。该函数可用于进行模型拟合.然而，我们可以使用scipy.optimize.minimize来做同样的事情。唯一的区别是，scipy.optimize.least_squares在内部进行计算，而如果一个人想要使用scipy.optimize.minimize，他/她必须手工计算用户想要最小化的函数内的气平方。另外，scipy.optimize.least_squares不能被认为是scipy.optimize.minimize的包装器，因为它支持的三种方法(trf、dogbox、lm)根本不受scipy
浏览 1提问于2018-03-10得票数 6
2回答
我想解决一个非线性规划问题。目标函数是非线性的，约束是线性的。给定向量α(dim is n*1)，我想找到另一个向量θ( dim also is n*1) make (α，θ)最小化。同时，θ也有一定的局限性。约束是A.dot(θ) < 0(零是列向量)，dim是m*n，m < n。
问题是，Given α(dim is n*1)，A dim是m*n，m < n
minimize cos(α, θ) = α^T.dot(θ) /(|α||θ|)
subject to
A.dot(θ) < 0 (zero dim m*1)
我尝试使用scip
浏览 5提问于2019-11-01得票数 3
1回答
在MATLAB中，用什么替代python中的下面一行代码片段？来自
x = -lstsq(hessian, gradient, rcond=None)[0]
如果
恒心= -0.001 -9.042 -9.491;-9.042 -2.345 -7.983;-9.491 -7.983 -7.269，梯度=1.66.1 9.3
下面是目前在MATLAB中实现的内容，但给出了SIFT特征提取的定位错误。
[U,S,V] = svd(hessian); %singular value decomposition for eigenvectors
T=S;
T(S~=0) = 1./S(S~
浏览 10提问于2021-07-11得票数 0
1回答
大规模伪逆
、、
我想计算一个巨大矩阵的。理想情况下，我希望在一个有2300万行和1000列的矩阵上运行，但如果有必要，我可以将行数减少到400万，只运行我的实验的一个部分。
显然，将矩阵加载到内存中并在其上运行SVD是行不通的。提到了方法，并提到，，， (广义最小残差)，BiCGSTAB (双共轭梯度稳定)，QMR (准最小残差)，TFQMR (无转置的QMR)和MINRES (最小残差)方法是最好的Krylov子空间方法。但我不知道接下来该怎么做。计算如此巨大的矩阵的伪逆是否可行？如果是，使用哪些算法或软件库？我有一个大型的计算集群，所以并行方法是受欢迎的。
指向R包。这样行得通吗？有人用过吗？我通常使用P
浏览 0提问于2010-07-21得票数 8
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我在做数据拟合。我需要一个表面。我用了两种方法。
1)双变量多项式回归。(线性/ OSL)和2)二次模型a_x^2+b_x+c。
我的问题是，我可以使用二次模型ax^2+bx+c进行非线性回归使用levenberg。因为我已经实现了
浏览 1提问于2017-04-13得票数 0
使用scipy.optimize.minimize()函数，对于相同的目标函数，我使用不同的方法得到不同的结果。要评估goodness-of-fit，我使用的是将简化的七平方作为第一个标准。过了一段时间，我用这个有用的指南结束了，其中指定将简化的齐平方设置为Minimizer对象的属性，这个属性是从Minimizer()函数返回的。但如果我做了
minobj = scipy.optimize.minimize(...)
minobj.redchi
我得到了
AttributeError: redchi
同时正确显示minobj.message和minobj.success。有猜到吗？
浏览 0提问于2013-07-04得票数 0
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1回答
我想用一个最小二乘问题和使用本征库。我的选择是2，
sysAAA.jacobiSvd(特征：：ComputeThinU=特征：：ComputeThinV ).solve( sysBBB )
sysAAA.colPivHouseholderQr().solve( sysBBB )；
我在一开始就使用了第一个，但是它被证明是非常慢的(1)(2)。
因此，我选择了第二个解决方案(其他方法不适合我的情况，因为它们需要特殊的矩阵(2) )。
colPivHouseholderQr().solve给出了最小二乘解吗？
我的印象是，它不是(3)，但我想确定之前，寻找一个“解决办法”。
浏览 1提问于2012-11-03得票数 4
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1回答
使用CUDA C计算下列表达式的最有效方法是什么？
(A (D^-1)B^T )^-1
其中，D是一个很大的对称矩阵，A是一个小对称矩阵，使得B和B^T中等大小的矩形非对称矩阵。当然，(^-1)和(^T)分别是逆运算和转置运算。
浏览 4提问于2013-08-17得票数 0
1回答
我想找一个单变量来优化两个方程的解。例如，Target1=b*y1和Target2=b*y2。我需要找到同时满足这些方程的单个b系数。 怎样才能找到系数呢？
浏览 26提问于2020-04-10得票数 1
1回答
我正在试着写一个函数，它能对一个表示不足的方程组产生一个单一的解(例如，描述这个系统的矩阵比它的高还宽)。为了做到这一点，我一直在LAPACK文档中寻找一种方法，可以将矩阵行约简为其简化的梯形形式，类似于Mathematica和TI计算器中的rref()函数。我遇到的最接近的是这个小线程。然而，这条线索似乎暗示，简单地取"U“上三角矩阵(并将每行除以对角线)与矩阵的简化梯形形式相同，我不认为是这种情况。我可以自己编写rref()，但我不相信我能达到LAPACK所擅长的性能。
1)有没有更好的方法来简单地为代表不足的系统获得任何一个特定的解决方案？
2)如果没有，有没有办法让LAPACK
浏览 0提问于2009-07-20得票数 3
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1回答
寻找线性方程组的最接近解
、、、
我有一个大小为MxN的矩阵A，其中M>N和一个向量b大小为M，我想在知道方程组不可解的情况下，尽可能地求解Ax=b。换句话说，我想找到x，它会给我一个最接近b的向量，在网上看起来，我似乎可以把A降低到它的基数(线性独立向量)，然后找到b在这个基数上的投影。但是，我不确定如何在python中做到这一点。我知道这与qr分解有关，但我不确定下一步会是什么。以及如何才能恢复x。
浏览 21提问于2020-03-21得票数 0
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我在BigQuery训练线性回归者。我用大约20000行数据和一个带有{0, 1}值的目标输出列来训练它。我将EARLY_STOP选项设置为False。我已经将MAX_ITERATIONS选项设置为10。我的训练总是在第一次迭代时停止，最大误差为0.2。下面是创建模型查询：
CREATE OR REPLACE MODEL `sketching.linear_regressor_08-13--11-59-03.811249`
OPTIONS (model_type=@model_type,
input_label_cols=@input_label_cols,
max_iterations=
浏览 3提问于2021-08-13得票数 0
我必须解决一个过约束问题(方程多于未知数)。所以我得用最小二乘法。首先，我创建系数矩阵.It是一个225*375矩阵。对于反求，我使用pinv()函数，然后将其乘以负载矩阵。我的问题是在有夹紧边的均匀载荷下的板弯曲问题。我希望至少正确的答案在我的边界(偏折必须是零)，但即使在边界，我有错误的答案。我在一本书中读到，有时在最小二乘方法中会出现错误，应该由用户手动纠正，但是我在其他地方找不到更多的解释。
浏览 0提问于2014-06-07得票数 0
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我有以下基本意见：
[1 2 3 4]/[2 4 6 8] % output: 0.5
[1 2 3 4]/[2 3 4 5] % output: 0.7407
([1 2 3 4]*[2 4 6 8] % error of course)
它不认为我是A*inv(B)类型的操作(也不像在时间序列上的mrdivide，如果我没有弄错的话，它的工作方式类似于1 2 3 4./2 4 6 8)。
现在，我的问题是，对于两个长度相同的行向量，"/“定义了什么操作？
更新：
@user1884905给出了这样的想法:两个行向量上的a/b可能使norm(b*x - a)最小化。到目前为止，它似
浏览 0提问于2012-12-11得票数 2
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我过去常常使用Cholesky/LU分解来解决具有特征的线性问题，但现在我必须解决线性齐次系统(我的线性系统的右侧是零向量)。为了找到解的空间，我必须对我的方阵进行高斯约简，但我在Eigen的文档中找不到任何高斯约简算法。那么这是基于特征的高斯约简算法吗？
浏览 38提问于2021-08-05得票数 0
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我正在尝试一些相当简单的东西，但无法让代码正常工作。我有17行这样的台词：
a1*F1 + a2*F2 = F3
A=716 1184；246 2222；265 2179；337 605；288 628；526 1918；316 1311；274 1704；406 1864；532 1859；694 1294；534 929；405 951；396 1302；501 1334；435 1614；639 1388；
b=2814 2822 3127 2730 2249 2582 1943 2032 2551 2609 2395 2514 2540 2334 2338 2573 2302；
当我尝
浏览 3提问于2015-04-25得票数 1
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三角规则与误差的混淆
、、、、
我现在正在读米切尔的“机器学习”一书，他刚开始渐变下降。有一部分让我很困惑。
有一次，他给出了感知器在一组训练示例中的误差公式。
E(\vec{w})\equiv \frac12 \sum_{d \in D}(t_d-o_d)^2
O_d是\vec{W} \cdot \vec{X}的实际输出，其中\vec{X}是输入向量，\vec{W}是权重向量。
t_d是我们想要得到的目标输出。
所有D上的和意味着我们可以输入的每一个\vec{X}之和。
好吧，到目前为止，我能理解。
然而，他接着给出了这个例子：
📷
但那不是真的！这个误差方程不能给我们一个最小值！
根据他以前的规则，如果我们考虑单权向
浏览 0提问于2019-01-22得票数 1
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我之前在这个领域的主题。 Problem in solving algorithm polynomial regression,least squares method in Octave 我决定不改变主要问题，而是为每个问题创建一个新问题。 这一次，问题如下:我使用了多项式回归中的最小二乘法。 将此函数关于参数b的向量微分，并将导数等于零，我们得到了(矩阵形式的)方程组.This公式。 ? 也就是说，如果我想从这里表达b，我需要做我做过的事情。 b=X^{T}y/(X^{T}X)=> b=X'*y1/(X'*X) 代码： #Generating random
浏览 17提问于2021-05-06得票数 0
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我需要使用SuiteSparse的QR求解器在Matalab中求解一个稀疏线性系统。我如何选择它？我知道，根据矩阵结构，在调用"\“运算符时会使用QR求解器。但是我还没有找到任何直接使用它的方法。有什么文档吗？
干杯
浏览 5提问于2015-07-09得票数 0
我正在尝试用C#实现一个算法，里面有一些数学函数，比如：
最小化a ||xu( I)-∑j aj( I) bj ||2 +β|| a( I) ||1
但是我不确定在C#中是否有任何直接的优化方法，我在论坛上找不到任何东西，或者也许你可以在C#中提供任何建议来解决这个优化问题。
浏览 0提问于2012-08-25得票数 1
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A*x = b的解可由x = A\b求出。但是我做了x = b\A，因为我没有寻找确切的语法。我得到了不同的载体x与A\b和b\A。我知道A\b或多或少等同于inv(A)*b，但我不知道如果我做b\A，到底会发生什么。有人知道吗？
浏览 3提问于2017-11-08得票数 1
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我找不到sklearn的LinearRegression实现的实现细节。在中，第1.1.1.2节。似乎暗示它使用奇异值分解。我认为我见过的大多数实现都使用了QR分解。有人知道为什么sklearn使用SVD (假设它确实使用了SVD)吗？
浏览 3提问于2021-04-09得票数 1
2回答
我知道这个问题听起来很简单，但是是的，我想得到一个3x4颜色校正矩阵(CCM)，对于这个数据b=M*A，它的维数是b_3x10、M_3x4和A_4x10，这里的值是：
A =
0.0194 0.0193 0.0180 0.0167 0.0175 0.0183 0.0177 0.0172 0.0178 0.0185
0.0032 0.0099 0.0274 0.0089 0.0034 0.0070 0.0042 0.0079 0.0031 0.0037
0.0845 0.0579 0.0444 0.0407 0.0367 0.0481 0.0596 0.0484 0.0375 0.0394
0.
浏览 5提问于2017-06-23得票数 0
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2回答
稀疏最小二乘回归
、、、
我试图拟合线性回归Ax = b，其中A是稀疏矩阵，b是稀疏向量。我尝试过scipy.sparse.linalg.lsqr，但是很明显，b需要是一个numpy (密集)数组。如果我真的跑了
A = [list(range(0,10)) for i in range(0,15)]
A = scipy.sparse.coo_matrix(A)
b = list(range(0,15))
b = scipy.sparse.coo_matrix(b)
scipy.sparse.linalg.lsqr(A,b)
最后，我：
AttributeError:找不到挤压
而
scipy.sparse.l
浏览 6提问于2015-08-08得票数 2
我正在尝试使用scipy.stats.gamma和scipy.optimize.minimize以及我的数据来估计scale参数。我建立了一个要计算的函数：
def loss_func(para, x, y):
return sum((gamma.cdf(x, para[0], para[1])-y)**2)/2
和
res=minimize(loss_func, ini0, (x ,y), method='nelder-mead')
这样，res.x[1]会返回scale参数吗？res.x[0]会返回shape参数吗？
浏览 0提问于2013-12-23得票数 0
2回答
我在MATLAB中有以下变量和代码：
A = [ 2 2 2 2 2 ]
B = [ 1 2 3 4 5 ]
B / A % = 1.5
答案是，1.5实际上是B中值除以2的平均值，但是为什么MATLAB要用这些数组和/操作符来实现这一点呢？
编辑：
查看页面底部附近的文档，以获得矩阵右除法：
X= B/A其中xA =B
...but乘积x * A在上面得到了[ 3 3 3 3 3 ]。这似乎也没有道理。我是不是也漏掉了什么？
浏览 3提问于2015-04-29得票数 1
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正如标题中所述，scipy.optimize.minimize在"ValueError:设置带有序列的数组元素“中失败。当调用最小化时。
我将scipy.optimize.minimize应用于使用变量coef (我正在优化的系数)以及xData和yData (数据变量)的函数。
下面我将提供一个示例代码。通过搜索如何使用minimize，我知道错误源于被最小化的函数，当数组应该返回标量时返回数组。不过，我不知道它为什么要返回数组。
重要的是，scipy.optimize.least_squares可以工作，而且它似乎与scipy.optimize.minimize具有相同的语法。sc
浏览 0提问于2018-09-28得票数 1
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我想为我已经实现的一套凸优化方法(梯度下降、共轭梯度、BFGS等)创建一套测试问题。
理想情况下，我会知道问题的确切解决方案，然后检查这些算法是否获得了足够接近的答案。
目前，我正在对多变量高斯进行最大似然估计(并使用上述基于梯度的方法，而不是封闭形式的答案)。
你还有什么推荐的吗？
浏览 1提问于2012-08-09得票数 0
我正在尝试使用具有两个可调用函数的scipy.optimize.least_squares(fun= my_fun、jac=my_jac、max_nfev= 1000)：my_fun和my_jac
两个功能: my_fun和my_jac，都使用外部软件来评估它们的值，这项任务非常耗时，因此我倾向于控制这两个功能的评估数量
trf方法使用my_fun函数来评估信任域是否足够，并使用my_jac函数来确定代价函数和雅可比矩阵两者
有一个入参max_nfev。此参数是否仅用于有趣的评估？它是否也考虑了jac的评估？
此外，在matlab中有两个参数，MaxIterations和MaxFunction
浏览 1提问于2018-02-14得票数 0
1回答
我拍了一些照片，我试图在谷歌地图上映射/转换成卫星图像。通常，我只需要4对点就可以有效地应用透视变换。然而，这在我的情况下是没有用的，因为有两个原因：
主要是，谷歌的卫星图像分辨率很差(至少对我的应用程序来说是如此)，这使得我很难准确地找到与我照片上的图像相符的点。
我认为谷歌的卫星图像被拼接在一起有点不完美，这意味着即使选择了完美的一对点，我也可能会有点偏离，因为谷歌图像上的点本身就稍微偏离了一点。
因此，我想用4个以上的点对透视变换进行最小二乘估计，这样我就能得到更好的拟合。不过，我不知道怎样做。
为此，我使用Python和/或OpenCV，因此使用这些库的解决方案将是有帮
浏览 1提问于2014-03-16得票数 3
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我正在评估一个简单的函数：
y = (2*x)/sqrt( 1 + x.^2 );
其中x是一个包含大约100个值的向量。然而，在这种情况下，MATLAB使y等于单个标量值。如果我这样做了：
y = 2*x;
我在y中得到了一个预期的值向量。如果我这样做了：
y = x.^2;
我还在y中得到了一个预期的值向量。
为什么上面的方程y = (2*x)/sqrt( 1 + x.^2 );只给出一个值而不是一个值的向量？
浏览 2提问于2011-01-26得票数 3
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x=1;2;3
X=
1
2
3
y=4;5;6
Y=
4
5
6
x\y
安=
2.2857
Matlab是如何找到这个结果的？(我搜索了很多论坛，但我不明白他们说了些什么，我想知道给出这个结果的算法。)
浏览 5提问于2013-03-02得票数 2
1回答
左矩阵向量除法
、、、、
如何显式地在c1中求解最右边的方程，特别是((x-1)\y)
我很清楚当您使用一个矩阵时会发生什么，例如A\b (其中A是矩阵，b是列向量)，但是如果在两个相等行的向量上使用反斜杠会发生什么呢？
问题是：
x = (1:3)';
y = ones(3,1);
c1 = ((x-1)\y) % why does this =0.6?
浏览 0提问于2019-01-10得票数 3
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2回答
在我最近参加的一些机器学习课程中，我讨论了梯度下降，以找到最适合线性回归的直线。
在一些统计类中，我了解到我们可以使用统计分析，使用均值和标准差来计算这一行-- ，为什么这一看似更简单的技术不用于机器学习？
我的问题是，梯度下降是拟合线性模型的首选方法吗？如果是，为什么？还是教授只是在一个简单的设置中使用梯度下降来介绍这门技术呢？
浏览 6提问于2014-11-07得票数 7
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我的目标是求解满足A*B=C的矩阵A，其中C是已知的，B是随机生成的。以下是一个例子：
C=[1/3 1/3 1/3]'*[1/3 1/6 1/6 1/6 1/6];
B=rand(5,5);
A=C*pinv(B);
A*B=C_test;
norm(C-C_test);
ans =
4.6671e-16
在这里，C_test的元素与原始C在1e-15之间，但是当B的行数少于列时，错误急剧增加(不确定norm()是否是显示错误的最佳方式，但我认为它说明了问题)。例如：
B=rand(4,5);
A=C*pinv(B);
A*B=C_test;
norm(C-C_test);
ans
浏览 3提问于2014-10-02得票数 1
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1回答
我会尝试描述我的问题，但最后有一些具体的问题。
我有一些困难，解决一个涡轮机问题，在Matlab。目的是用已知的物理测量和运行条件来计算涡轮的效率。为了做到这一点，我使用了科学论文中给出的方程式：
在我的例子中的问题是，要知道效率，我需要出口气体参数(温度，压力，速度…)这又取决于效率。我主要在一个名为EES (工程方程求解器)的软件中解决了这个问题，在这个软件中，方程可以按任何顺序写入，程序对它们进行分组并自动求解。由于程序中的限制，我切换到了Matlab，这不允许我扩展这个问题。
在matlab中，我首先以一个可解的顺序将所有的方程写成一个函数，除了求解问题所需的两个退出参数之外。将两个退
浏览 1提问于2012-05-31得票数 0
下面是矩阵方程：
[M] = [A][R] + [B][L]
其中：A和B =2×2矩阵
M，R，L和=2×1矩阵。
为了估计A和B的一个特定值，我有9种不同的[M]、[R]和[L]数据。假设这9个数据是一个组，我有数百个组数据。
我需要找到与特定组数据相关的A和B的值。
那么，有人是否对matlab有或知道如何通过简单地将[A]、[R]和[L]数据输入到matlab中来获取每个组的[M]和[L]值？
浏览 5提问于2009-12-10得票数 0
我在matlab中有一个简单的问题。我有一个等式：，我知道a和b，我试着用这个表达式：，A*H=b，a，b，I，a，b，我试着使用这个表达式：
H=A\b;
但我得到了错误的值:示例：
A =
231 481
233 488
241 481
243 489
b =
11 31
6 20
21 31
18 22
我得到了
H =
1.1627 0.2713
-0.5396 -0.0791
所以
A*H
ans =
浏览 5提问于2012-08-20得票数 0
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2回答
运算A\B的结果是什么，其中A(1，m)和B (1，m)？
在手册中写道：
A\B returns a least-squares solution to the system of equations A*x= B.
所以它意味着x= inv (A'*A)*A'*B？然而，矩阵A'*A是奇异的.
让我们假设：
A=[1 2 3]
B=[6 7 6]
A\B
0 0 0
0 0 0
2.0000 2.3333 2.0000
如果我们使用MLS：
C = inv (A'*A) sin
浏览 0提问于2012-11-14得票数 9
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这些天我正在学习python来制作模型。我阅读了scipy.optimize.fmin的文档。它还推荐使用scipy.optimize.minimize。看起来scipy.optimize.minimize是一种更高级的方法。我真想知道这两个有什么不同。
浏览 2提问于2018-03-04得票数 7
有人知道Armadillo库是如何找到具有非可逆A矩阵(Ax=b)的线性系统的近似解的吗？考虑的函数是解(x，A，b)。
提前感谢
浏览 0提问于2018-05-01得票数 2
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因此，我试图找出如何使用R中的qr.solve命令来根据特定的数据集求解最佳匹配线(斜率和截距)的组件。虽然我已经知道如何使用lm函数来完成这个任务，但据我所知，矩阵的qr分解可能产生同样的结果。有人能解释一下这样的事情是如何正确的吗?也许它比一个简单的线性模型命令更有好处呢？qr.solve函数的输入可以在R中实现，还是必须先自己求解，然后再插入R中呢？
我尝试将我的数据集(每行2列表示图上的点)输入到一个矩阵中，并在函数qr.solve中使用它作为x参数。但是，我不太确定该为b插入什么。
浏览 6提问于2022-11-26得票数 1
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布尔最小二乘法
、、
对于谱估计算法，我需要找到最合适的向量线性组合来拟合目标谱分布。到目前为止，使用MATLAB中的lsqlin优化器工作得相对较好。然而，对于最终的应用程序，我想只针对0和1来近似/解决这个问题，这意味着对于布尔x，Ax=b已经解决了。
有没有办法将lsqlin或其他优化器函数参数化以达到此目的？
浏览 1提问于2016-02-23得票数 1
2回答
我知道如何解决这个问题
Ax=B
使用matlab，我只需使用mldivide获得x：x=A\B。
但是，如果我有多个基本的A_i和多个数据B_i，但是问题的本质表明解决方案x对于每个i都必须是相同的。
浏览 11提问于2017-05-19得票数 0
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2回答
我想要解一个numpy中的线性方程组，以检查一个点是否与一个向量成直线。
给出了vector2的下列方程：
切入点= vector1x +λ* vector2x pointy = vector1y +λ* vector2y
Numpys linalg.solve()提供了以以下形式求解两个方程的选项：
a_x + b_y =c
通过定义参数a和b在numpy.array()中。
但我似乎找不到一种方法来处理一个固定参数的方程，例如：
m*x +b=0
我是遗漏了一点，还是必须面对另一个解决方案？
提前感谢！
浏览 4提问于2021-06-16得票数 0
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52.3210481666667 52.3841781666667 52.4938248333333 52.6234071666667 52.9058301666667 53.2846095000000 53.8162295000000 54.4442056666667 55.2349903333333 56.0556786666667 56.9660778333333 57.8731546666667 58.7802311666667 59.6142101666667 60.4249306666667
浏览 1提问于2012-02-13得票数 0
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通过轨道数据拟合椭圆
、、、、
我为行星的(x，y，z)坐标产生了一堆数据，因为它围绕太阳运行。现在我想在这个数据中加入一个椭圆。
我想做的是：
我创建了一个虚拟椭圆，基于五个参数:定义大小和形状的半长轴和偏心，以及旋转椭圆的三个欧拉角。由于我的数据并非总是以原点为中心，所以我还需要翻译需要额外三个变量(dx、dy、dz)的椭圆。一旦我用这八个变量初始化这个函数，我就会得到这个椭圆上的N个点。(N =我正在绘制椭圆的数据点的数目)我计算了这些虚拟点与实际数据的偏差，然后用一些最小化的方法来寻找这八个变量的最佳拟合值。
我的问题是在最后一部分:最小化偏差和找到变量的值。
为了将偏差降到最低，我使用scipy.optimize.
浏览 0提问于2015-03-10得票数 4
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[1 2 1]'\[1 2 3]'，这是一个数值例子。这个例子给出了1.333的答案。
浏览 0提问于2021-10-22得票数 0
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我有一个问题，我有两个带有x和y值的列表，我想基于这些创建一个函数。但问题是，我想构建一个像这样的函数：
f(x) =a* (x-b)**c
我已经知道scipy.interpolate了，但是我找不到任何东西来返回像这样的函数。
有没有一种非常简单的方法，可以通过搜索a，b和c的哪个值最匹配来创建我能找到的最佳函数？
谢谢你的帮忙!
编辑：
下面是我当前x和y的值：
我创建了这个函数：
def problem(values):
s = sum((y - values[0]*(x-values[1])**values[2])**2 for x,y in zip(X,Y))
浏览 0提问于2018-05-12得票数 0
我正在使用cameraCalibration函数的openCV，这是很好的工作。然而，我很难理解为什么它会使用它的特殊成本功能
sqrt( 1/n * sum( d(xi', xi)**2 ,i , 1, n))
其中，xi'是重新投影(或模型)坐标，xi是原始图像坐标(例如，参见)。直觉上，我会把成本函数写成
1/n sum( d(xi', xi) , i, 1, n)
换句话说，作为点的欧几里德距离的平均值。
我知道这些表达式是不同的quantiatively.我被采访的是，两个成本函数的优先解决方案之间的定性区别是什么，以及为什么前者被用于摄像机校准？
浏览 3提问于2020-11-26得票数 1
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