Wie kann man Skipy dazu bringen, eine niedrigere Präzisionsfunktion zu minimieren? ⇐ Python

[Anonymous]

Für Kontext in Wirklichkeit habe ich eine große komplexe Funktion, die ich optimieren muss, die eine Reihe von Geometrie -Mathematik ausübt und eine Präzision von etwa 6 Dezimalstellen aufweist. Obwohl ich das nicht posten kann, konnte ich das Problem mit dem folgenden Mindestbeispiel nachstellen.def simple_abs_function(x):
return np.round(abs(-0.3757609503198057 * (x - 0.2) + (0.03785161636761336)), 6)
< /code>
Out the Round Call Diese Funktion optimiert die gute Funktion. Aber sobald ich die Rundung hinzufüge und versuche, sie zu optimierenminimize(simple_abs_function, 1, bounds=((0, np.inf),))
< /code>
Ich erhalte Folgendes: < /p>
message: CONVERGENCE: NORM OF PROJECTED GRADIENT
Ich denke, das Problem ist der erste Schritt zu klein. Gibt es sowieso den ersten Schritt oder gibt es andere Lösungen für die Arbeit mit niedrigeren Präzisionsfunktionen?