限制負對數似然最小化的參數

Question

我正在嘗試擬合 5 個參數（a，b，c，d，e）model，其中一個參數受另一個參數的約束，比方說，

0< d < 1

e < |d|

我目前正在使用zfit ，據我所知，使用iMinuit

我只創建了zfit.Parameters並設置了限制，以便它們可以訪問的范圍是有效的，再一次，讓我們說：

d = zfit.Parameter('d', value=0.5, lower_limit=0.3, upper_limit=1.0, step_size=0.01)

e = zfit.Parameter('e', value=0.1, lower_limit=0.0, upper_limit=0.3, step_size=0.01)

到目前為止，它一直運行良好，但我認為這不是正確的方法。

所以我的問題是，處理這種約束的正確方法是什么？

干杯

Answer 1

我會謹慎使用這個限制，因為它們會阻塞變量，理想情況下，它們應該遠離最終值。

有兩種方法可以實現您想要的：

• 要么在“數學上”施加約束作為邏輯結果，因此使用組合參數（這是其他參數的 function）從另一個參數定義一個參數。 如果可能，這應該是首選方式。
• 另一種選擇是通過附加條款施加這種限制。 但是，這可能會在您修改可能性時產生影響。 最小化器會找到一個最小值，但這可能不是您尋找的最小值。 您可以使用 SimpleConstraints 並在違反上述任何一項時為可能性添加一個懲罰項（例如tf.cast(tf.greater(d, 1), tf.float64) * 100. ）。 也許還要確保使用 use_minuit_grad 運行 minuit。