FindMinimum mit selbstdefinierten Funktionen

[andreas tanner <tanner@XXXXXXX.de>]

Hallo Liste,

wieso geht folgendes nicht (Mathematica 4.2):

f[x_, y_] := LinearProgramming[{x + y, x - y}, {{}}, {}, {{0, 1}, {2, 3}}];
g[a_, b_] := a + b + f[a + b, a - b];


FunctionalFindMinimum[f_, start_List] := (# /. Last[
    FindMinimum[f[#], Evaluate[Sequence @@ (
          Transpose[{#, start}])]]]) &[Unique[x] & /@ start];

FunctionalFindMinimum[g, {0.1, 0.1}]


ergibt

FindMinimum::fmgs: Could not symbolically find the gradient of \
g[{x$340,x$341}]. Try using the default method, giving two starting values \
for each variable.


ReplaceAll::reps: {{x$341,0.1}} is neither a list of replacement rules 
nor a \
valid dispatch table, and so cannot be used for replacing.


Die Definition von FunctionalFindMinimum habe ich ergoogelt, ein 
einfaches FindMinimum funktioniert auch nicht.

In Wirklichkeit ist natürlich das Problem, das ich lösen möchte, 
komplexer, er lässt sich aber allgemein als Verkettung von 
LinearProgramming und FindMinimum darstellen.

Ich verstehe nicht, warum Mathematica den Gradienten symbolisch 
bestimmen möchte, aus der Dokumentation erwarte ich, dass numerisch ein 
Minimum gesucht wird?

Dankbar für Hinweise

Andreas Tanner.

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