黑盒似然性示例

下面是一个使用黑盒似然性的示例代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

# 定义黑盒函数
def black_box_function(x):
    return np.sum(x ** 2)

# 定义黑盒似然性函数
def black_box_likelihood(x):
    return np.exp(-black_box_function(x))

# 定义优化目标函数
def objective_function(x):
    return -black_box_likelihood(x)

# 初始化参数
initial_guess = np.array([1, 2, 3])

# 最小化优化目标函数
result = minimize(objective_function, initial_guess)

print(result)

在上面的代码中，我们首先定义了一个黑盒函数black_box_function，它计算输入向量的平方和。然后，我们定义了一个黑盒似然性函数black_box_likelihood，它使用black_box_function计算似然性。

接下来，我们定义了一个优化目标函数objective_function，它返回-black_box_likelihood以便在优化过程中最大化似然性。最后，我们使用scipy.optimize.minimize函数来最小化优化目标函数，初始化参数为initial_guess。

运行代码后，result变量将包含优化结果，其中包括找到的最优参数值和相应的似然性。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中的黑盒函数和优化目标函数可能更加复杂。你可以根据自己的具体问题来修改代码以适应你的应用场景。