minfx Un paquete de Python para la optimización numérica, siendo una gran colección de algoritmos de minimización.
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mejoramiento numérico optimización numérica algoritmos de minimización gradiente conjugado minimización

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Un paquete de Python para la optimización numérica, siendo una gran colección de algoritmos de minimización. El proyecto MINFX es un paquete de Python para la optimización numérica, siendo una gran colección de algoritmos de minimización. Algoritmos de optimización de lugos · Métodos de búsqueda de línea · Descenso más elevado. · Descenso de coordenadas hacia atrás y hacia adelante. · Quasi-Newton BFGS. · Newton. · Newton-CG. Métodos de la región de confianza · Punto Cauchy. · Dogleg. · CG-Steihaug. · Región de confianza exacta. Métodos de gradiente conjugados · Fletcher-Reeves. · Polak-ribiere. · Polak-ribiere +. · HESTENES-STIFEL. Misceláneo · Búsqueda de cuadrículas. · Simplex. · Levenberg-Marquardt. Subalgoritmos de selección de algorithmststep auxiliar · Búsqueda de línea de retroceso. · Búsqueda de línea basada en la interpolación de NiCEDAL y WRIGHT. · Búsqueda de Línea de NiCEDAL y Wright de las condiciones de Wolfe. · Más y la búsqueda de línea Thuente. MODIFICACIONES DE HESSIAN · MODIFICACIÓN DE EIGENVALUE. · Cholesky con múltiplo añadido de la identidad. · Gill, Murray y Wright modificó el algoritmo cholesky (GMW81). · El algoritmo Schnabel y Eskow 1999 (SE99). ¿Qué hay de nuevo en este lanzamiento: · Esta versión implica el interruptor inevitable de Python numérico a NUMPY, algunas mejoras en la forma en que se manejan los gradientes y modelos que faltan los modelos sin parámetros, y un cambio de GPLV2 a GPLV3.

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