1 ,三維座標系中的直線 : ( 座標軸 :y,x1,x2 ) 如圖 : 2 ,仿射集 : 任意直線 ( 無限平面 ) 定義 : 理解 : 1 ,如果任意的兩個點在集合中,並且經過這兩個點的直線也在集合中 2 ,就稱這個
1 ,最優化 : 簡介 屬於 : 應用數學 作用 : 1 ,在一定條件下 2 ,找到最合適的方法 2 ,基本形式 : 數學定義 在一定條件下,求目標函數的最優值 3 ,最優化,分類 : 按照約束條件 : 有約束,無約束 根
1 ,點 : (x,y) 2 ,線 : ax + by = c 3 ,面 : ax + by + cz = d 4 ,超平面 : 任意個未知量 函數表達式 向量表達式 : 注意 ( 行向量 × 行向量 = 對乘 ( 對應項相
1 ,線性規劃 :例子 已知 : 某工廠計劃生產 A,B 兩種產品,他們都需要機器,人工,材料才能完成。 求 : 兩種零件各生產多少,才能使得利潤最大 得到不等式 : 解 :見下面的 4 2 ,線性規劃 : 一般形式 3
1 ,凸函數 : 定義 幾何理解 : 割線總在函數的上面 數學理解 : 兩邊加和 > 中間 2 ,凸優化 : 定義 : 1 ,目標函數是凸函數 2 ,約束函數是仿射函數 3 ,這種優化問題稱爲凸優化問題 如圖 : 3
線性規劃的標準型與規範型 (Standard and Canonical Forms) Form Minimization Problem Maximization Problem Standard mins.t.∑j
多面集的表示定理的必要性的證明 前面的內容見 多面集的表示定理 4.2 必要性 4.2.1 有界情況下 若 SS 有界,由於有界集沒有方向,因此只要證明: ∀X∈S,∀X∈S, XX 可以被表示成 X1,⋯,XkX1,⋯,X
最優化技術——線性規劃 線性規劃基本概念 線性規劃問題就是在一組線性約束條件下,求解目標函數最優解的問題 標準形式 線性規劃問題的標準形式: 目標函數求最大值 所有約束條件均由等式表示 每個約束條件右端常數常爲非負值 所有決策變
Table of ContentsINTRODUCTION EXAMPLEPARETO OPTIMAL SOLUTIONKarush-Kuhn-Tucker ConditionsPROBLEM TRANSFORMATION STR
CH1:Formulation of single objective optimization problem 1. Motivations The aim of the first class is to understand
1、梯度下降的優缺點;主要問最優化方面的知識,梯度下降法的原理以及各個變種(批量梯度下降,隨機梯度下降法, mini 梯度下降法),以及這幾個方法會不會有局部最優問題,牛頓法原理和適用場景,有什麼缺點,如何改進(擬牛頓法)
目錄 0.梯度下降法深入理解 一.優化器算法簡述 1.Batch Gradient Descent (BGD) 2.Stochastic Gradient Descent (SGD) 3.Mini-Batch Gradient Desc
先看一下斐波那契數列 這個很容易理解,就是當前的值等於前兩個值的和 斐波那契法的遞歸結構如下 步驟一:我們首先要知道需要精確到的區間長度,例如要在[1, 10]之間搜索極小值點,希望精確到0.5之間,那麼也就是我最後要求得
1、matlab的網站,記錄一下: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/ 可以下載其他人的代碼,學習學習 https://yarpiz.com 比較好的組織
1、 突然發現的,因此做個記錄。 2、中文參考 https://blog.csdn.net/duoduo1030/article/details/53582370?utm_source=itdadao&utm_medium=ref