詹姆斯·汤森;尼古拉斯·科普;塞巴斯蒂安·魏奇瓦尔德 Pymanopt：一个使用自动微分优化流形的Python工具箱。 （英语） 兹比尔1416.65580 J.马赫。学习。物件。 17，第137号论文，第5页（2016年）. 摘要：流形上的优化是一类优化目标函数的方法，在满足约束的点集允许可微流形的结构的意义上，受光滑约束。虽然许多优化问题都是所描述的形式，但微分几何的技术性和导数的费力计算对这些方法的实验构成了重大障碍。我们介绍Pymanopt（可在pymanopt.github.io公司)，一个用于流形优化的工具箱，用Python实现，类似于Manopt Matlab工具箱，实现了几种流形几何结构和优化算法。此外，我们通过使用自动差分来计算衍生信息，从而进一步降低了用户的障碍，为用户节省了时间，并避免了潜在的计算和实现错误。 引用于33文件 MSC公司： 65日元 数值算法的封装方法 65K10码 数值优化和变分技术 68瓦30 符号计算和代数计算 90C26型 非凸规划，全局优化 90立方 非线性规划 关键词：黎曼优化;非凸优化;流形优化;投影矩阵;对称矩阵;旋转矩阵;正定矩阵 软件：马诺普特;皮曼诺普;DiffSharp（差异锐化）;蟒蛇;github;Matlab公司;RTRMC公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Townsend}等人，J.Mach。学习。第17号决议，第137号论文，第5页（2016年；Zbl 1416.65580） 全文： arXiv公司 链接