私の以前の質問であるScaled paraboloid とデリバティブのチェックに関連して、問題を一度実行することに関連して修正したことがわかります。試してみたかったのですが、次のコードに示されている導関数のチェックと有限差分にまだ問題があります。
""" Unconstrained optimization of the scaled paraboloid component."""
from __future__ import print_function
import sys
import numpy as np
from openmdao.api import IndepVarComp, Component, Problem, Group, ScipyOptimizer
class Paraboloid(Component):
def __init__(self):
super(Paraboloid, self).__init__()
self.add_param('X', val=np.array([0.0, 0.0]))
self.add_output('f_xy', val=0.0)
def solve_nonlinear(self, params, unknowns, resids):
X = params['X']
x = X[0]
y = X[1]
unknowns['f_xy'] = (1000.*x-3.)**2 + (1000.*x)*(0.01*y) + (0.01*y+4.)**2 - 3.
def linearize(self, params, unknowns, resids):
""" Jacobian for our paraboloid."""
X = params['X']
J = {}
x = X[0]
y = X[1]
J['f_xy', 'X'] = np.array([[ 2000000.0*x - 6000.0 + 10.0*y,
0.0002*y + 0.08 + 10.0*x]])
return J
if __name__ == "__main__":
top = Problem()
root = top.root = Group()
#root.fd_options['force_fd'] = True # Error if uncommented
root.add('p1', IndepVarComp('X', np.array([3.0, -4.0])))
root.add('p', Paraboloid())
root.connect('p1.X', 'p.X')
top.driver = ScipyOptimizer()
top.driver.options['optimizer'] = 'SLSQP'
top.driver.add_desvar('p1.X',
lower=np.array([-1000.0, -1000.0]),
upper=np.array([1000.0, 1000.0]),
scaler=np.array([1000., 0.001]))
top.driver.add_objective('p.f_xy')
top.setup()
top.check_partial_derivatives()
top.run()
top.check_partial_derivatives()
print('\n')
print('Minimum of %f found at (%s)' % (top['p.f_xy'], top['p.X']))
最初のチェックは正常に機能しますが、2 番目のチェックcheck_partial_derivativesでは FD に対して奇妙な結果が得られます。
[...]
部分導関数チェック
----------------
コンポーネント: 'p'
----------------
p: 'f_xy' wrt 'X'
前方マグニチュード : 1.771706e-04
逆マグニチュード : 1.771706e-04
Fd マグニチュード : 9.998228e-01
絶対誤差 (Jfor - Jfd) : 1.000000e+00
絶対誤差 (Jrev - Jfd) : 1.000000e+00
絶対誤差 (Jfor - Jrev): 0.000000e+00
相対誤差 (Jfor - Jfd) : 1.000177e+00
相対誤差 (Jrev - Jfd) : 1.000177e+00
相対誤差 (Jfor - Jrev): 0.000000e+00
生の前方微分 (Jfor)
[[ -1.77170624e-04 -8.89040341e-10]]
生逆導関数 (Jrev)
[[ -1.77170624e-04 -8.89040341e-10]]
生の FD デリバティブ (Jfd)
[[ 0.99982282 0. ]]
([ 6.66666658e-03 -7.33333333e+02]) で見つかった -27.333333 の最小値
そして（関係ないかもしれませんが）設定しようとするとroot.fd_options['force_fd'] = True（確認するだけです）、最初のチェック中にエラーが発生します：
部分導関数チェック
----------------
コンポーネント: 'p'
----------------
トレースバック (最新の呼び出しが最後):
ファイル「C:\Program Files (x86)\Wing IDE 101 5.0\src\debug\tserver\_sandbox.py」の 59 行目
ファイル "d:\rlafage\OpenMDAO\OpenMDAO\openmdao\core\problem.py"、1827 行目、check_partial_derivatives
u_size = np.size(dunknowns[u_name])
ファイル "d:\rlafage\OpenMDAO\OpenMDAO\openmdao\core\vec_wrapper.py"、398 行目、__getitem__ 内
return self._dat[名前].get()
ファイル "d:\rlafage\OpenMDAO\OpenMDAO\openmdao\core\vec_wrapper.py"、223 行目、_get_scalar 内
self.val[0] を返す
IndexError: インデックス 0 は、サイズ 0 の軸 0 の範囲外です
私は OpenMDAO HEAD (d1e12d4) を使用しています。