非線形の最適化問題を解くためには、SciPyライブラリのminimize()関数を使用します。ここでは、簡単な非線形の最適化問題を解いてみます。例として、次の非線形関数を最小化する問題を考えます。$の値を見つけることを目指します。Optimization')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()このコードは、minimize()関数を使用して非線形関数を最小化しています。関数の最小値を求めるためにBFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)最適化手法を使用しています。matplotlibライブラリを使用して、非線形関数をグラフ化しています。最小値の位置を赤色の点で表示しています。ソースコード解説このコードは、PythonのSciPyライブラリを使用して非線形最適化問題を解くものです。numpyおよびscipy.optimizeから必要なライブラリをインポートしています。グラフを描画するためにmatplotlib.pyplotもインポートしています。objective_function(x)という関数を定義しています。これは最小化する非線形関数です。