最小化（方法='trust-ncg'）

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

使用牛顿共轭梯度信赖域算法最小化一个或多个变量的标量函数。

另见

有关其余参数的文档，请参阅 scipy.optimize.minimize

选项:

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initial_trust_radiusfloat

初始信任域半径。

max_trust_radiusfloat

信任域半径的最大值。不会提出大于此值的任何步长。

etafloat

信任域相关接受严格程度对于建议的步长。

gtolfloat

梯度范数必须小于gtol才可成功中止。