scipy.optimize.

rosen_hess_prod#

scipy.optimize.rosen_hess_prod(x, p)[源]#

Rosenbrock 函数的 Hessian 矩阵与向量的乘积。

参数:
xarray_like（类数组）

要计算 Hessian 矩阵的 1 维点数组。

parray_like（类数组）

要与 Hessian 矩阵相乘的 1 维向量数组。

返回:
rosen_hess_prodndarray（N 维数组）

Rosenbrock 函数在 x 处的 Hessian 矩阵与向量 p 的乘积。

另请参阅

rosen, rosen_der, rosen_hess

注意

rosen_hess_prod 除了 NumPy 之外，还实验性地支持兼容 Python Array API 标准的后端。请考虑通过设置环境变量 SCIPY_ARRAY_API=1 并提供 CuPy、PyTorch、JAX 或 Dask 数组作为数组参数来测试这些功能。支持以下后端和设备（或其他能力）的组合。

库

CPU

GPU

NumPy

✅

不适用

CuPy

不适用

✅

PyTorch

✅

✅

JAX

⛔

⛔

Dask

✅

不适用

有关更多信息，请参阅 对数组 API 标准的支持。

示例

>>> import numpy as np
>>> from scipy.optimize import rosen_hess_prod
>>> X = 0.1 * np.arange(9)
>>> p = 0.5 * np.arange(9)
>>> rosen_hess_prod(X, p)
array([  -0.,   27.,  -10.,  -95., -192., -265., -278., -195., -180.])
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