我经常在我的博士论文中使用 scipy.optimize.leastsq()
但是我不知道如何从 leastsq( )
返回。我需要知道最小化中使用的雅可比矩阵的估计值,以便与最小值的有限差分近似值进行比较。
有没有人有公式如何得到它?
当您检查如何进行操作时,这可能有点棘手。在 leastsq()
最佳答案
我认为答案是没有人设法从 optimize.leastsq 中恢复 Jacobian。
关于此的最新威胁http://mail.scipy.org/pipermail/scipy-user/2011-August/030320.html
从leastsq返回的协方差矩阵的一些例子中,我认为有很多情况下默认设置的精度不是很高。
要检查它有多好,您可以将返回的协方差矩阵与雅可比行列式的外积进行比较。
关于python - 如何从leastsq()返回的数据中获取雅可比矩阵?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/8487745/