本文探讨了如何利用Python的SciPy库实现非线性迭代数值优化算法，以Rosenbrock函数为例，详细阐述了目标函数定义、约束函数设定、初始猜测值的选择及算法执行过程。通过提供的源代码，读者可以理解和应用该算法解决非线性优化问题。
在数值优化中，非线性迭代算法是解决非线性优化问题的一种常用方法。本文将介绍如何使用Python实现非线性迭代数值优化算法，并提供相应的源代码。
首先，我们需要导入必要的库。在这个例子中，我们将使用SciPy库来实现非线性迭代数值优化算法。
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
接下来，我们定义一个目标函数。这个函数是我们想要优化的非线性函数。在这里，我们以Rosenbrock函数为例。
def rosenbrock(x):
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