将多个值传递给'nelder mead‘scipy优化器

'nelder mead'是一种优化算法，也被称为单纯形法（Nelder-Mead simplex algorithm）。它是一种无梯度优化算法，适用于目标函数无法求导或求导困难的情况下进行优化。

'nelder mead'算法通过构建一个单纯形（simplex）来逼近目标函数的最小值或最大值。单纯形是一个多维空间中的凸多面体，可以理解为一个由顶点、边和面组成的几何体。算法通过不断调整单纯形的顶点位置来搜索最优解。

优势：

1. 无需目标函数的梯度信息，适用于非光滑、非凸、高维度的优化问题。
2. 算法简单易实现，不需要复杂的计算和存储。
3. 对初始点的选择不敏感，具有较好的全局搜索能力。

应用场景：

'nelder mead'算法适用于各种优化问题，特别是在目标函数无法求导或求导困难的情况下。例如，在机器学习中，可以使用'nelder mead'算法来优化模型的超参数；在工程设计中，可以使用该算法来优化设计参数；在金融领域，可以使用该算法来优化投资组合等。

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