scipy.optimize.BFGS.

更新

BFGS.update(delta_x, delta_grad)

更新内部矩阵。

使用关于最后评估点的信息更新 Hessian 矩阵或其逆（取决于 “approx_type” 的定义方式）。

参数:

delta_xndarray

两个点的差值，梯度函数已在这些点上进行评估： delta_x = x2 - x1。

delta_gradndarray

梯度之间的差值： delta_grad = grad(x2) - grad(x1)。