optimize.fminbound 的边界会影响我正在寻找的结果

Question

以下是我在Python中的代码：

import scipy.optimize as opt
q1=opt.fminbound(f, 0.00, 100.00, xtol=1e-9)
q2=opt.fminbound(f, 0.00, 1000.00, xtol=1e-9)

结果表明，q1不等于q2，尽管它们都在区间(1.00，10.00(内。背后的原因是什么？如何获得真正的最优值？

Answer 1

不是100%确定，但我猜fminbound使用的算法的数学实现取决于查找步长的范围。对于您的应用程序来说，这并不重要，因为您可以指定任意的xtol值。