optim(par,fun,lower,upper,method) 大致用到这5个参数
par是初始值,你选离你峰值差不远的x
fun是生成你正弦波的函数
lower和upper定义域
method用 "BFGS"牛顿迭代法,或者"L-BFGS-B"升级版牛顿迭代法。
以下是得到的结果,我用f(x)=x^2-2*x+1试了以下
>optim(3,fun,lower=-5,upper=5,method="BFGS")
$par
[1] 1 # x值
$value
[1] 0 # y值
$counts
function gradient # 不知道是什么
44 44
$convergence
[1] 52 # 算了多少次收敛
用内置函数optim()optim(par,fun,lower,upper,method)大致用到这5个参数par是初始值,你选离你峰值差不远的xfun是生成你正弦波的函数lower和upper定义域method用"BFGS"牛顿迭代法,或者"L-BFGS-B"升级版牛顿迭代法。以下是得到的结果,我用f(x)=x^2-2*x+1试了以下>optim(3,fun,lower=-5,upper=5,method="BFGS")$par[1]1#x值$value[1]0#y值$countsfunctiongradient#不知道是什么4444$convergence[1]52#算了多少次收敛