scipy.optimize.fmin_bfgs：「精度の低下により、必ずしも必要なエラーが達成されるとは限らない」

Pythonでscipy.optimize.fmin_bfgs関数を使用して関数を最適化しようとすると、投稿の件名に警告が表示されます。完全な出力：

警告：精度の低下により、必ずしも望ましいエラーが達成されるとは限りません

     Current function value: nan
     Iterations: 1
     Function evaluations: 18
     Gradient evaluations: 3

致命的なエラーではありません。答えは出ますが、最適な検索結果にはほど遠いです。

このエラーを生成する可能性のある一般的な「noob」エラーはありますか？私は昨日だけこのパッケージを使い始めました。だから、どこから始めればいいのかさえわからない。どんな助けでもありがたいです！

このような状況では、ソースコードを確認すると役立ちます。のすべてscipyがオープンソースであるため、これは簡単です！

ソースコードを読むとわかるように、警告メッセージが表示されwarnflag==2ます。これは、linesearch関数がNoneを返す（失敗する）ときに、コードの他の場所で設定されます。

では、なぜラインサーチは失敗するのでしょうか？最適化アルゴリズムの目的は、一連の反復により目的関数の最小値を見つけることです。この場合、ラインサーチは、BFGSの近似がまだ有効であるステップサイズを見つけようとします。関数のヘッセ行列またはその勾配が何らかの方法で不適切に動作している場合、勾配が非ゼロであっても、括弧で囲まれたステップサイズがゼロとして計算される可能性があります。

私の提案は、文献（NocedalとWrightが行検索とBFGSメソッドについて十分に議論しています）または関数に移動して、検索している領域で正常に動作していることを確認することです。