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我想知道 Nelder-Mead 算法是否在 c++ boost 库中实现，例如 toms748_solve。我在文档中找不到它，在我自己实现代码之前我会问你。非常感谢。
最佳答案
我发现变形虫(Nelder-Meade downhill simplex)算法是由 vnl 库(http://public.kitware.com/vxl/doc/release/core/vnl/html/classvnl__amoeba.html#details)实现的，所以我打算使用这个库而不是 boost。我知道我一直在使用 boost::math 库寻找这个算法的实现，这个答案与我的问题没有直接关系，但也许它对其他人也有用。
关于c++ - boost 库中的 Nelder-Mead 算法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/24486047/
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我正在尝试使用 Nelder-Mead 方法优化某个函数，并且我需要帮助理解一些参数。我对数值优化领域相当陌生，所以请原谅我对更有经验的用户可能显而易见的事情的无知。我注意到我已经看过 minimiz
我读过 Nelder Mead 算法正在为无约束优化工作。 http://www.scholarpedia.org/article/Nelder-Mead_algorithm 我认为在 Matlab
我正在使用scipy.optimize.minimize，使用默认方法(“Neldear-Mead”)。我尝试最小化的函数并不是严格凸的。它在一些重要区域保持相同的值。 我遇到的问题是算法采取的步骤太
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我正在尝试使用 Nelder-Mead 算法最小化函数 mymodel 以适应我的数据。这是通过 scipy 的 optimize.fmin 在 myfit 函数中完成的。我想我已经很接近了，但我一定
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我正在尝试使用 scipy Nelder-Mead 单纯形搜索函数来查找非线性函数的最小值。看来我的单纯形被卡住了，因为它从一个太小的初始单纯形开始。不幸的是，我在 scipy 中看不到可以更改某些单
我写了一个脚本，我相信它应该在 Python 和 R 中产生相同的结果，但它们产生的答案却截然不同。每个尝试通过使用 Nelder-Mead 最小化偏差来将模型拟合到模拟数据。总的来说，R 中的 op
minimize(method=’Nelder-Mead’) 的文档读取:收敛可接受的迭代之间 xopt 的绝对误差。这到底是什么意思？是否有示例说明如何使用它？ 最佳答案 简答:就绝对误差而言，它是
我是一名优秀的程序员,十分优秀！