scipy.optimize.

LbfgsInvHessProduct

class scipy.optimize.LbfgsInvHessProduct(*args, **kwargs)

L-BFGS 近似反 Hessian 的線性運算子。

此運算子計算向量與目標函數 Hessian 的近似反矩陣的乘積，使用在最佳化期間累積的 L-BFGS 有限記憶體近似反 Hessian。

此類別的物件實作 scipy.sparse.linalg.LinearOperator 介面。

參數:

skarray_like, shape=(n_corr, n)

n_corr 個最近解向量更新的陣列。（參見 [1]）。

ykarray_like, shape=(n_corr, n)

n_corr 個最近梯度更新的陣列。（參見 [1]）。

參考文獻

[1]

Nocedal, Jorge. “使用有限儲存空間更新擬牛頓矩陣。” Mathematics of computation 35.151 (1980): 773-782.

屬性:

H

Hermitian 伴隨矩陣。

T

轉置此線性運算子。

方法

__call__(x)	將自身作為函數呼叫。
adjoint()	Hermitian 伴隨矩陣。
dot(x)	矩陣-矩陣或矩陣-向量乘法。
matmat(X)	矩陣-矩陣乘法。
matvec(x)	矩陣-向量乘法。
rmatmat(X)	伴隨矩陣-矩陣乘法。
rmatvec(x)	伴隨矩陣-向量乘法。
todense()	返回此運算子的密集陣列表示。
transpose()	轉置此線性運算子。

__mul__