scipy.optimize.least_squares確定性嗎？

Question

我正在使用scipy的optimize.least_squares算法和設置初始條件，並且總是在我的計算機上得到相同的結果，但是我在任何其他計算機上嘗試這個（所有這些都使用最新的Scipy，Python和顛簸的包以及相同的64位Ubuntu Linux），我在每台PC上得到不同的結果。 為什么是這樣？

謝謝。

Answer 1

答案是肯定的。

正如您在文檔中找到的那樣，在optimize.least_squares實現了3種方法;

1. 信賴域反射算法
2. 具有矩形信任區域的狗腿算法
3. Levenberg-Marquardt算法

所有這些都是迭代方法，從初始值（或向量）開始，逐步進入最小值。 如何確定此步驟與方法不同，但在所有方法中都是確定性的。
有關更多詳細信息，您可以閱讀此功能的開發人員撰寫的此博客 。

我不確定為什么你會在每台PC上得到不同的結果，對不起。

Answer 2

默認情況下（如果diff_step=None ）， optimize.least_squares使用與機器相關的步長來進行有限差分近似[1]。 對於特定的計算機，結果應該是確定性的，但在另一台計算機上可能會有所不同。

除非存在其他與機器相關的參數， diff_step手動設置diff_step應在不同的機器上產生相同的結果。

[1]請參閱scipy文檔 。