minimize(method=’trust-krylov’)

scipy.optimize.minimize(fun, x0, args=(), method=None, jac=None, hess=None, hessp=None, bounds=None, constraints=(), tol=None, callback=None, options=None)

使用一个近乎精确的信赖域算法，最小化一个或多个变量的标量函数，该算法只需要与 Hessian 矩阵进行矩阵向量乘积。

在 1.0.0 版本中添加。

另请参阅

有关其余参数的文档，请参阅 scipy.optimize.minimize

选项:

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inexactbool，可选

求解子问题的精度。如果为 True，则需要较少的非线性迭代，但需要更多的向量乘积。