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怎么在python中利用梯度法求解函數極值？針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
如下所示：
#coding utf-8
a=0.001 #定義收斂步長
xd=1 #定義尋找步長
x=0 #定義一個種子x0
i=0 #循環迭代次數
y=0
dic={}
import math
def f(x):
y=math.sin(x) #定義函數f(X)=sinx
return y
def fd(x):
y=math.cos(x) #函數f(x)導數fd(X)=cosx
return y
while y>=0 and y<3.14*4:
y=y+xd
x=y
while abs(fd(x))>0.001: #定義精度為0.001
x=x+a*fd(x)
if x>=0 and x<3.14*4:
print(x,f(x))
dic[y]=x
print(dic)
ls=[]
for i in dic.keys():
cor=0
if ls is None:
ls.append(dic[i])
else:
for j in ls:
if dic[i]-j<0.1:
cor=1
break
if cor==0:
ls.append(dic[i])
print(ls)1、云計算，典型應用OpenStack。2、WEB前端開發，眾多大型網站均為Python開發。3.人工智能應用，基于大數據分析和深度學習而發展出來的人工智能本質上已經無法離開python。4、系統運維工程項目，自動化運維的標配就是python+Django/flask。5、金融理財分析，量化交易，金融分析。6、大數據分析。
關于怎么在python中利用梯度法求解函數極值問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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