line_search.py 文件源码

def _compute_minimum(self, a1, p1, dp1, a2, p2, dp2):
        cubic_mtx = np.zeros((4, 4))
        cubic_mtx[0, :] = [1., a1, a1 ** 2, a1 ** 3]
        cubic_mtx[1, :] = [1., a2, a2 ** 2, a2 ** 3]
        cubic_mtx[2, :] = [0., 1., 2 * a1, 3 * a1 ** 2]
        cubic_mtx[3, :] = [0., 1., 2 * a2, 3 * a2 ** 2]
        c0, c1, c2, c3 = np.linalg.solve(cubic_mtx, [p1, p2, dp1, dp2])

        d0 = c1
        d1 = 2 * c2
        d2 = 3 * c3
        r1, r2 = np.roots([d2, d1, d0])

        a = None
        p = max(p1, p2)
        if (a1 <= r1 <= a2 or a2 <= r1 <= a1) and np.isreal(r1):
            px = self._phi(r1)
            if px < p:
                a = r1
                p = px
                dp = self._dphi(r1)
        if (a1 <= r2 <= a2 or a2 <= r2 <= a1) and np.isreal(r2):
            px = self._phi(r2)
            if px < p:
                a = r2
                p = px
                dp = self._dphi(r2)

        return a, p, dp