МЕТОД СОПРЯЖЕННЫХ ГРАДИЕНТОВ PYTHON

Метод сопряженных градиентов - один из эффективных методов решения задач оптимизации, который используется в машинном обучении, обработке сигналов и других областях.

В Python метод сопряженных градиентов реализуется в библиотеке SciPy, которая предоставляет функционал для оптимизации и минимизации функций. Для использования метода сопряженных градиентов нужно передать функцию, которую нужно оптимизировать, начальную точку и другие параметры в функцию minimize из модуля scipy.optimize.

from scipy.optimize import minimize

def f(x):
    return x**2 + 10*np.sin(x)

x0 = np.array([0.0])
res = minimize(f, x0, method='CG', options={'disp': True})

В этом примере мы определяем функцию, которую нужно оптимизировать, и начальную точку x0. Затем мы вызываем функцию minimize с методом CG (Conjugate Gradient), который реализует метод сопряженных градиентов. Результатом выполнения программы является точка минимума и значение функции в этой точке.