scipy.least_squaresの最適性は何ですか？

Question

こんにちは私はhttps://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.least_squares.htmlで使われている用語について簡単に質問しています。
これらは、最適性を定義します。float

一次最適性指標。拘束されていない問題では、常に勾配の一様なノルムです。拘束された問題では、反復中にgtolと比較された量です。

これは私が縮小χ2=（χ2/ DoF）として知っているものですか？

Answer 1

私は言うでしょう：いいえ。あなたが探している量は、（あなたの質問では明確ではない）ことがあります

np.sum(np.square(fun))/fun.shape[0] 

funはscipy.optimize.least_squaresの第三戻り値（残差）であること。残差はデータの広がりのアイデアを与えますが、optimalityはソルバーが収束していれば常にゼロに近くなります。