最接近 Python 的 scipy 求解器类似于 R nlminb？
The closest Python's scypy solver analog to R's nlminb?
我知道Python在scipy.optimize.minimize中有以下求解器：
Nelder-Mead
Powell
CG
BFGS
Newton-CG
L-BFGS-B
TNC
COBYLA
SLSQP
trust-constr
dogleg
trust-ncg
trust-exact
trust-krylov
但是它们都很相似，哪种方法最接近 R 的方法nlminb？
nlminb 是一个无约束和边界约束的拟牛顿法优化器。此代码基于贝尔实验室的 David Gay 编写的 FORTRAN PORT 库。至于Pyhon的拟牛顿方法是：
Unconstrained minimization
Method BFGS uses the quasi-Newton method of Broyden, Fletcher, Goldfarb, > > and Shanno (BFGS) [5] pp. 136.
Bound-Constrained minimization
Method L-BFGS-B uses the L-BFGS-B algorithm [6], [7] for bound
constrained minimization.
L-BFGS-B 和 BFGS，作为拟牛顿族方法的成员，是最接近 nlminb 的类比。
我知道Python在scipy.optimize.minimize中有以下求解器：
Nelder-Mead
Powell
CG
BFGS
Newton-CG
L-BFGS-B
TNC
COBYLA
SLSQP
trust-constr
dogleg
trust-ncg
trust-exact
trust-krylov
但是它们都很相似，哪种方法最接近 R 的方法nlminb？
nlminb 是一个无约束和边界约束的拟牛顿法优化器。此代码基于贝尔实验室的 David Gay 编写的 FORTRAN PORT 库。至于Pyhon的拟牛顿方法是：
Unconstrained minimization
Method BFGS uses the quasi-Newton method of Broyden, Fletcher, Goldfarb, > > and Shanno (BFGS) [5] pp. 136.
Bound-Constrained minimization
Method L-BFGS-B uses the L-BFGS-B algorithm [6], [7] for bound constrained minimization.
L-BFGS-B 和 BFGS，作为拟牛顿族方法的成员，是最接近 nlminb 的类比。