# {py:mod}`evox.algorithms.so.es_variants.cma_es`

```{py:module} evox.algorithms.so.es_variants.cma_es
```

```{autodoc2-docstring} evox.algorithms.so.es_variants.cma_es
:allowtitles:
```

## Module Contents

### Classes

````{list-table}
:class: autosummary longtable
:align: left

* - {py:obj}`CMAES <evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES>`
  - ```{autodoc2-docstring} evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES
    :summary:
    ```
````

### API

`````{py:class} CMAES(mean_init: torch.Tensor, sigma: float, pop_size: int | None = None, weights: torch.Tensor | None = None, device: torch.device | None = None)
:canonical: evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES

Bases: {py:obj}`evox.core.Algorithm`

```{autodoc2-docstring} evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES
```

```{rubric} Initialization
```

```{autodoc2-docstring} evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES.__init__
```

````{py:method} step()
:canonical: evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES.step

```{autodoc2-docstring} evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES.step
```

````

````{py:method} _update_mean(mean: torch.Tensor, population: torch.Tensor) -> torch.Tensor
:canonical: evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES._update_mean

```{autodoc2-docstring} evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES._update_mean
```

````

````{py:method} _update_covariance_matrix(C: torch.Tensor, p_c: torch.Tensor, population: torch.Tensor, old_mean: torch.Tensor, h_sigma)
:canonical: evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES._update_covariance_matrix

```{autodoc2-docstring} evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES._update_covariance_matrix
```

````

````{py:method} _update_path_c(path_c: torch.Tensor, h_sigma, delta_mean: torch.Tensor)
:canonical: evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES._update_path_c

```{autodoc2-docstring} evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES._update_path_c
```

````

````{py:method} _update_path_sigma(path_sigma: torch.Tensor, C_invsqrt: torch.Tensor, delta_mean: torch.Tensor)
:canonical: evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES._update_path_sigma

```{autodoc2-docstring} evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES._update_path_sigma
```

````

````{py:method} _update_step_size(step_size: torch.Tensor)
:canonical: evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES._update_step_size

```{autodoc2-docstring} evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES._update_step_size
```

````

````{py:method} _conditional_decomposition(iteration: torch.Tensor, C: torch.Tensor)
:canonical: evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES._conditional_decomposition

```{autodoc2-docstring} evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES._conditional_decomposition
```

````

````{py:method} _no_decomposition(C: torch.Tensor)
:canonical: evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES._no_decomposition

```{autodoc2-docstring} evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES._no_decomposition
```

````

````{py:method} _decomposition(C: torch.Tensor) -> typing.Tuple[torch.Tensor, torch.Tensor, torch.Tensor]
:canonical: evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES._decomposition

```{autodoc2-docstring} evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES._decomposition
```

````

````{py:method} record_step()
:canonical: evox.algorithms.so.es_variants.cma_es.CMAES.record_step

````

`````