複数の変数を最適化するラムダ関数のインデックス付け

Question

thisスレッドで提案されている最適化問題を解決したい。さて、私はx[1]...x[n]を解決するだけでなく、変数yも解決したいと思います。インデックス作成に何か問題があるようです。

from sympy import Sum, symbols, Indexed, lambdify 
from scipy.optimize import minimize 
import numpy as np 

def _eqn(y, variables, periods, sign=-1.0): 
    x, i = symbols("x i") 
    n = periods-1 
    s = Sum(Indexed('x', i)/(1+0.06)**i, (i, 1, n)) 
    f = lambdify(x, s, modules=['sympy']) 
    return float(sign*(y + f(variables))) 

z = 3 
results = minimize(lambda xy: _eqn(xy[0], xy[1:z], z),np.zeros(z)) 
print(results.x) 

Answer 1

最小化のために必要な引数が可変であれば、次のコードが役に立ちますか？

from sympy import var 
from scipy.optimize import minimize 
import numpy as np 

def _eqn(y, variables, periods, sign=-1.0):  
    f = 0 
    for i,x in enumerate(variables): 
     f += x/(1+0.06)**(i+1) 
    return float(sign*(y + f)) 

z = 3 
results = minimize(lambda xy: _eqn(xy[0], xy[1:z], z),np.zeros(z)) 
print(results.x) 

Answer 2

エラーメッセージから、インデックスに問題があるようです。集計は1からnまで実行されますが、デフォルトでは、Pythonのリストタイプオブジェクトのインデックスは0からn-1になります。あなたのコードでこれを変更すると、うまくいくようです。見てみな。

import sympy as sp 
from scipy.optimize import minimize 
import numpy as np 

sp.init_printing() 

def _eqn(y, variables, periods, sign=-1.0): 
    x, i = sp.symbols("x i") 
    n = periods-1 
    s = sp.Sum(sp.Indexed('x', i)/(1+0.06)**(i+1), (i, 0, n-1)).doit() 
    f = sp.lambdify(x, s, modules=['sympy']) 
    return float(sign*(y + f(variables))) 

z = 3 
results = minimize(lambda xy: _eqn(xy[0], xy[1:z], z),np.zeros(z)) 
print(results.x)