Page 161 - 6734

plt.xlabel('x');plt.ylabel('y');plt.grid();plt.show()
argmin= -1.75748900285
argmin= -1.75748900285
argmax= 0.730978404712

Рисунок 29 – Графік функції і знайдені локальні екстремуми

scipy.optimize.fminbound – локальна оптимізація невідомої
функції

В цьому прикладі f(x) не розраховує значення наперед відомої
функції і для кожного значення x користувач повинен ввести
відповідне значення y, отримане, наприклад, експериментом. Для
прикладу , тоді на запит x=2 користувач повинен ввести y=4.
Користувач вводить y поки різниця нового і попереднього x є
великою.
import numpy as np
from scipy.optimize import fminbound
i=0 # лічильник ітерацій
def f(x):
global i # глобальна змінна
i+=1 # збільшити лічильник

160