拉格朗日乘子法是一种优化算法,主要用来解决约束优化问题.他的主要思想是通过引入拉格朗日乘子来将含有n个变量和k个约束条件的约束优化问题转化为含有n+k个变量的无约束优化问题. 其中,利用拉格朗日乘子法主要解决的问题为: 等式的约束条件和不等式的条件约束. 拉格朗日乘子的背后的数学意义是其为约束方程梯度线性组合中每个向量的系数. 等约束条件的解决方法不在赘述. 对于非等约束条件的求解,需要满足KKT条件才能进行求解.下面对于KKT条件进行分析. 不等式约束优化问题: 得到拉格朗日乘子法的求解方程:

下面内容摘自维基百科: 五边形数定理[编辑] 五边形数定理是一个由欧拉发现的数学定理,描写叙述欧拉函数展开式的特性[1] [2].欧拉函数的展开式例如以下: 亦即 欧拉函数展开后,有些次方项被消去,仅仅留下次方项为1, 2, 5, 7, 12, ...的项次,留下来的次方恰为广义五边形数. 当中符号为- - + + - - + + ..... 若将上式视为幂级数,其收敛半径为1,只是若仅仅是当作形式幂级数(formal power series)来考虑,就不会考虑其收敛半径. 和切割函数的关系

最近接触到了遗传算法以及利用遗传算法求最优解,所以就把这些相关的内容整理记录一下. 一.遗传算法简介(摘自维基百科) 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA))是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种.进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传.突变.自然选择以及杂交等. 算法 选择初始生命种群 循环 评价种群中的个体适应度 以比例原则(分数高的挑中概率也较高)选择产生下一个种群. 改变该种群(交叉和变异) 直到停止循环的条件满足

Lucas定理:A.B是非负整数,p是质数.A B写成p进制:A=a[n]a[n-1]…a[0],B=b[n]b[n-1]…b[0]. 则组合数C(A,B)与C(a[n],b[n])C(a[n-1],b[n-1])…*C(a[0],b[0]) mod p同余 即:Lucas(n,m,p)=C(n%p,m%p)*Lucas(n/p,m/p,p) ll fact[maxn], a[maxn], inv[maxn]; //fact为阶乘 void init() { a[0] = a[1] = 1; f

利用dijkstra算法,来完成图中两个顶点间最短的距离,可以直接复制使用,只需要修改参数即可 def dijkstra_raw(edges, from_node, to_node): """ 将节点信息和边进行比较获取正确的边集 :param edges: :param from_node: :param to_node: :return:正无穷大 """ g = defaultdict(list) for l, r, c in edges:

0 引言 问题背景:给定CAD模型与点云的情况下,基于CAD比对实现对实测点云的尺寸测量是三维测量技术中一种常用的思路.该思路的关键问题在于需要精确求解CAD模型与点云之间的空间转换矩阵.采用ICP(迭代最近邻点算法)的变种,将基于点-点对应关系的算法拓展为基于平面-平面的算法.当前,基于二次开发技术求解出了CAD模型中的所有平面,并且基于点云PCL库中的生长聚类算法(regionGrowing做分割,RANSAC对平面方程进行拟合)提取出了典型平面,因此希望通过平面-平面对应关系解出二者之间的

今天总结一下栈的一个重要应用---四则数学表达式的求解 数学表达式的求解是栈的一个重要的应用,在计算机的应用中 如果求解一个四则运算表达式,我们可能会直接写一个程序例如什么printf("%d",a+b)这些类似的简单代码实现加减乘除运算 但如果给你一个这样的表达式:9+(3-1)*3+10/2,这样的表达式对于计算机的困难点是乘除号出现在了加减号的后面,并且加上括号就更加麻烦了, 而只识别01的计算机可能会只按照式子从左往右挨个计算,这就忽略了四则运算表达式的按顺序计算,因此,我们需

如何快速求出(在log2n的时间复杂度内)整数区间[x,y]中第k大的值(x<=k<=y)? 其实我刚开始想的是用快排来查找,但是其实这样是不行的,因为会破坏原序列,就算另外一个数组来存储,多次询问的条件下,同样满足不了. 划分树主要是针对上述问题而设计的. 划分树是一种基于线段树的数据结构,其基本思想就是将待查找的区间分为两个子区间:不大于数列中间 值的元素被分配到左儿子的子区间,简称左子区间:大于数列中间值的元素被分配到右儿子的子区间,简称右子区间. 显然,左子区间的数小于右子区间的数.建

一. 内部收益率和净现值 内部收益率(Internal Rate of Return, IRR)其实要和净现值(Net Present Value, NPV)结合起来讲.净现值指的是某个投资项目给公司或企业带来的价值增值,可以简单地用以下公式去计算. 1.净现值: NPV = CF0 + CF1/(1+r1) + ... + CFt/(1+rt)^t 其中,CF0是初始投资额,是一个负值,代表现金的流出:t表示时间,指第t期:后面的CF1,CF2,...,CFt这些是每期的回报金额,为正值,表示

题目描述: 一个由n个部门组成的公司现在需要分层,但是由于员工间的一些小小矛盾,使得他们并不愿意做上下级,问在满足他们要求以后有多少种分层的方案数? 解题思路: 生成树计数模板题,建立Kirchhoff矩阵,利用Matrix_tree定理求解. Kirchhoff矩阵:假设G为n*n矩阵,C为G的入度矩阵(i==j时,C[i][j]等于i的入度;i!=j时,C[i][j]等于零),A为G的邻接矩阵,那么就有Kirchhoff矩阵等于C-A. Matrix_tree定理:G的不同生成树的个数等于其

                       利用线性回归方法求解生产计划 方法一: 1.建立数学模型: 设变量:设生产拉盖式书桌x台,普通式书桌y台,可得最大利润 ‚确定目标函数及约束条件 目标函数: 约束条件:  .....................⑴ .....................⑵ .....................⑶ ..........................⑷ 2.在Excel中求解线性规划 首先,如图1所示,在Excel工作表格输入目标函数的

点此看题面 大致题意: 给你某些点的度数,其余点度数任意,让你求有多少种符合条件的无根树. \(prufer\)序列 一道弱化版的题目:[洛谷2290][HNOI2004] 树的计数. 这同样也是一道利用\(prufer\)序列求解的题. 还是考虑到由\(prufer\)序列得到的结论:对于给定度数为\(d_{1\sim n}\)的一棵无根树共有\(\frac{(n-2)!}{\prod_{i=1}^n(d_i-1)!}\)种情况. 但这次就不能直接套公式了. 推式子 考虑对于已知度数的点,设其

点此看题面 大致题意: 给定每个点的度数,让你求有多少种符合条件的无根树. \(prufer\)序列 这显然是一道利用\(prufer\)序列求解的裸题. 考虑到由\(prufer\)序列得到的结论:对于给定度数为\(d_{1\sim n}\)的一棵无根树共有\(\frac{(n-2)!}{\prod_{i=1}^n(d_i-1)!}\)种情况. 套公式即可. 高精/质因数分解/\(Python\) 等等,答案小于\(10^{17}\)? 这看似在\(long\ long\)范围内,但是我们前面

python利用kruskal算法求解最短路径的问题,修改参数后可以直接使用 def kruskal(): """ kruskal 算法 """ dimensional = get_array(9999) # 获取数组 node_num = len(dimensional) res = [] count = 0 # 获取节点值 for i in range(node_num): for j in range(i): if 0 < dimen

作者:@wzyer 拉格朗日乘子法无疑是最优化理论中最重要的一个方法.但是现在网上并没有很好的完整介绍整个方法的文章.我这里尝试详细介绍一下这方面的有关问题,插入自己的一些理解,希望能够对大家有帮助.本文分为两个部分:第一部分是数学上的定义以及公式上的推导:第二部分主要是一些常用方法的直观解释.初学者可以先看第二部分,但是第二部分会用到第一部分中的一些结论.请读者自行选择. 拉格朗日乘子法的数学基础 共轭函数 对于一个函数f:Rn→R(不要求是凸函数),我们可以定义它的共轭函数f⋆:Rn→R为:

转自:http://xuehy.github.io/%E4%BC%98%E5%8C%96/2014/04/13/KKT/ 从对偶问题到KKT条件 Apr 13, 2014 对偶问题(Duality) ====== 对偶性是优化问题中一个非常重要的性质,它能够神奇地将许多非凸的优化问题转化成凸的问题,关于这一理论,恐怕又是一个博大精深的横向领域,这里我们一切从简,就从线性规划(LP)问题的对偶问题讲起. 说到对偶,我总是会不自禁地想起射影几何的东西,不过这里的对偶和射影几何无关,我们先来看一个非常

斯坦福大学机器学习,EM算法求解高斯混合模型.一种高斯混合模型算法的改进方法---将聚类算法与传统高斯混合模型结合起来的建模方法, 并同时提出的运用距离加权的矢量量化方法获取初始值,并采用衡量相似度的方法来融合高斯分量.从对比结果可以看出,基于聚类的高斯混合模型的说话人识别相对于传统的高斯混合模型在识别率上有所提高. ------------------------------ 高斯模型有单高斯模型(SGM)和混合高斯模型(GMM)两种. (1)单高斯模型: 为简单起见,阈值t的选取一般靠经验值

关于拉格朗日乘子法与KKT条件 关于拉格朗日乘子法与KKT条件   目录 拉格朗日乘子法的数学基础 共轭函数 拉格朗日函数 拉格朗日对偶函数 目标函数最优值的下界 拉格朗日对偶函数与共轭函数的联系 拉格朗日对偶问题 如何显式的表述拉格朗日对偶问题 由定义消去下确界 隐式求解约束 共轭函数法 弱对偶 强对偶 原始问题与对偶问题的关系 最优条件 互补松弛条件 KKT条件 一般问题的KKT条件 凸问题的KKT条件 KKT条件的用途 拉格朗日乘数法的形象化解读 等式约束的拉格朗日乘子法 含有不等约束的情

喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 文章声明 此文章部分资料和代码整合自网上,来源太多已经无法查明出处,如侵犯您的权利,请联系我删除. 00 目录 遗传算法定义 生物学术语 问题导入 大体实现 具体细节 代码实现 01 什么是遗传算法? 1.1 遗传算法的科学定义 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法. 其主要特点是直接对结构对象进

整理自其他优秀博文及自己理解. 目录 无约束优化 等式约束 不等式约束(KKT条件) 1.无约束优化 无约束优化问题即高数下册中的 “多元函数的极值"  部分. 驻点:所有偏导数皆为0的点: 极值点:在邻域内最大或最小的点: 最值点:在定义域内最大或最小的点: 关系: 驻点不一定是极值点,极值点一定是驻点: 极值点不一定是最值点,最值点一定是极值点: 求解最值: 求出所有的极值点,将所有的极值点带入函数中,最大或最小的那个就是最值点. 2.等式约束 等式约束问题即高数下册中的 “条件极值  拉格

SVM目前被认为是最好的现成的分类器,SVM整个原理的推导过程也很是复杂啊,其中涉及到很多概念,如:凸集和凸函数,凸优化问题,软间隔,核函数,拉格朗日乘子法,对偶问题,slater条件.KKT条件还有复杂的SMO算法! 相信有很多研究过SVM的小伙伴们为了弄懂它们也是查阅了各种资料,着实费了不少功夫!本文便针对SVM涉及到的这些复杂概念进行总结,希望为大家更好地理解SVM奠定基础(图片来自网络). 一.凸集和凸函数 在讲解凸优化问题之前我们先来了解一下凸集和凸函数的概念 凸集:在点集拓扑学与欧几