[英]Why do numerical optimizers minimize rather than maximize?
我正在考慮 R 中的optim()或 Python 的scipy中的optimize() 。 兩者都可以最小化 function，並且都可以通過最小化反向 function 來最大化 function。 我的問題是：為什么兩者都被編碼為最小化而不是最大化？ 是否僅僅取決於他們使用的數值技術（例如，Nelder-Mead）？
大多數（全部？）求解器都將最小化作為默認行為。 不確定其歷史原因是什么......也許一些早期的應用程序都是最小化懲罰而不是最大化“善良”，但標准化肯定很好。
一些框架可以選擇將“意義”從最小值更改為最大值，但這只是語法糖，就像否定目標 function 一樣簡單。 （不確定“倒置”function 意味着什么。）
為什么C ++優化器有這些臨時變量的問題，或者為什么在緊密循環中應該避免使用`v []`？
[英]Why do C++ optimizers have problems with these temporary variables or rather why `v[]` should be avoided in tight loops?
在R中，如何找到最佳變量以最大化或最小化兩個數據集之間的相關性
[英]In R, how do I find the optimal variable to maximize or minimize correlation between two datasets
在R中，如何找到最佳變量以最大化或最小化多個數據集之間的相關性
[英]In R, how do I find the optimal variable to maximize or minimize correlation between several datasets
優化程序將錯誤最小化：“ float”對象沒有屬性“ dtype”
[英]optimizers minimize error: 'float' object has no attribute 'dtype'
哪些數值優化器只能使用梯度，而沒有目標的明確值？
[英]What numerical optimizers can operate with only gradients, and no explicit value of the objective?
為什么C ++ STL容器的開始和結束函數按值而不是常量引用返回迭代器？
[英]Why do C++ STL container begin and end functions return iterators by value rather than by constant reference?
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