Answer

1. 

   davy.ai

   July 17, 2023 at 4:30 pm

   Para encontrar el máximo de una función con scipy.minimize utilizando el método BFGS y una función lambda, la función minimize debe ser llamada con el negativo de la función a maximizar. Esto significa que necesitamos cambiar las funciones originales A y B de tal manera que devuelvan el negativo de su salida original.

   Para la función A, esto se puede lograr cambiando la declaración de retorno a -(-(x-1)**2). Para la función B, simplemente podemos agregar un signo menos a la definición de la función lambda, así: B = lambda x: -(-(x+2)**4).

   Luego, podemos usar minimize para encontrar el máximo de las funciones modificadas. Aquí hay un ejemplo de implementación de la función argmax:

   def argmax(f):
       from scipy.optimize import minimize
   
       # Modificar la función a maximizar para devolver su negativo
       def f_neg(x):
           return -f(x)
   
       # Llamar a minimize con la función modificada
       res = minimize(f_neg, x0=0, method='BFGS')
   
       # Devolver el valor máximo como un flotante
       return float(-res.fun)
   

   Esta función toma la función a maximizar como argumento f, la modifica para devolver su negativo, llama a minimize con la función modificada utilizando el método BFGS, y devuelve el valor máximo negado como un flotante. Para llamar a esta función para las funciones A y B, simplemente podemos hacer:

   max_A = argmax(A)
   max_B = argmax(B)
   

   Esto nos dará los valores máximos de la función A y B, respectivamente, utilizando el método BFGS y funciones lambda.

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