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Module « scipy.optimize »

Fonction rosen - module scipy.optimize

Signature de la fonction rosen

def rosen(x) 

Description

help(scipy.optimize.rosen)

The Rosenbrock function.

The function computed is::

    sum(100.0*(x[1:] - x[:-1]**2.0)**2.0 + (1 - x[:-1])**2.0)

Parameters
----------
x : array_like
    1-D array of points at which the Rosenbrock function is to be computed.

Returns
-------
f : float
    The value of the Rosenbrock function.

See Also
--------
rosen_der, rosen_hess, rosen_hess_prod

Examples
--------
>>> import numpy as np
>>> from scipy.optimize import rosen
>>> X = 0.1 * np.arange(10)
>>> rosen(X)
76.56

For higher-dimensional input ``rosen`` broadcasts.
In the following example, we use this to plot a 2D landscape.
Note that ``rosen_hess`` does not broadcast in this manner.

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
>>> x = np.linspace(-1, 1, 50)
>>> X, Y = np.meshgrid(x, x)
>>> ax = plt.subplot(111, projection='3d')
>>> ax.plot_surface(X, Y, rosen([X, Y]))
>>> plt.show()

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