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SciPy.optimize - 제약 조건과 경계 설정 방법SciPy의 optimize 모듈은 최적화 문제를 해결하는 데 매우 유용한 도구입니다. 특히 현실적인 최적화 문제에서는 변수의 범위를 제한하거나 특정 제약 조건을 부여하는 경우가 많습니다. 이번 포스팅에서는 SciPy.optimize에서 제약 조건과 경계(경계 조건)를 설정하는 방법을 중심으로 설명드리겠습니다.1. 최적화에서 제약 조건과 경계의 필요성최적화 문제를 해결할 때, 현실적인 상황에서는 다음과 같은 제약이 존재할 수 있습니다.경계(Bounds): 변수의 값이 특정 범위를 벗어나지 않도록 제한하는 조건.등식 제약(Equality Constraint): 특정 식이 0과 같아야 하는 조건.부등식 제약(Inequality Constraint): ..

SciPy.optimize를 활용한 최소화 문제 해결 (minimize)1. 개요최적화(Optimization)는 과학, 공학, 데이터 분석 및 머신러닝에서 핵심적인 역할을 합니다. 최적화 문제란 주어진 목적 함수(objective function)를 최소화하거나 최대화하는 문제를 의미합니다. SciPy의 optimize 모듈은 다양한 최적화 알고리즘을 제공하며, 특히 minimize 함수는 함수의 최소값을 찾는 데 유용하게 활용됩니다.본 포스팅에서는 scipy.optimize.minimize 함수를 활용하여 다양한 종류의 최소화 문제를 해결하는 방법을 설명하겠습니다.2. 최소화 문제란?최소화 문제는 일반적으로 다음과 같이 정의됩니다.$$\min_{x} f(x)$$여기서:$ f(x) $는 최소화할 함수 ..