优化理论

最优化理论之一维搜索（of nonlinear programming）

1.一维搜索概念1.1什么是一维搜索2.试探法2.1黄金分割法（0.618法）2.2斐波那契法（Fibonacci法）2.3斐波那契法与黄金分割法的关系一维搜索概念什么是一维搜索对于不少多变量函数的非线性规划问题，往往归结为反复地求解一系列单变量函数的最优解（极小值）。因此，单变量函数的寻优方法成为解非线性规划的最基本方法。单变量函数的寻优（极小化）方法也叫一维搜索，它只有一个变量，并且这个变量是
一个透明的小球球·2020-08-05 01:34

优化理论基础

算是读书笔记，记录一下。没有证明，只有定理。一、最优化数学基础1正定矩阵1正定矩阵定义对应着半正定矩阵，负定矩阵，半负定矩阵和不定矩阵，这里只以正定矩阵为例。则A为正定矩阵。定义是一种常用的，用来判定某个对称矩阵是否是正定矩阵的方法。2正定矩阵的判定方法（1）根据定义判断（2）根据矩阵的顺序主子式判断（3）根据矩阵的特征值判断3扩充知识点（1）判定正定矩阵的第一种方法，定义。需要计算行向量乘矩阵乘
yuechunyu123·2020-08-04 09:55

拉格朗日对偶性(Lagrange duality)

目录拉格朗日对偶性(Lagrangeduality)1.从原始问题到对偶问题2.弱对偶与强对偶3.KKT条件Reference：拉格朗日对偶性(Lagrangeduality)1.从原始问题到对偶问题 对偶性是优化理论中一个重要的部分
weixin_38169722·2020-08-04 06:00

优化理论（三）凸函数、拟凸函数和保凸运算

这一节主要学习凸函数的定义以及性质。了解保凸运算，以及上镜图与下水平集等。这些基础知识看似零乱，然而却是后面的基础。特别是，在实际应用中如果我们能把一个问题转化为凸优化问题，是非常好的一步。而能够这样做的前提，是知道基本的函数的凸性以及有哪些保凸运算。上镜图有助于我们从集合的角度理解这个函数为什么是凸的（集合的保凸运算）；水平集是以函数的形式表示集合，类似于等高线，在历史上是重要的方法。这里我们通
goodluckcwl·2020-08-04 03:17

优化理论（二）凸集、保凸运算、广义不等式与对偶锥

本节主要讲凸集的概念以及保凸运算，这对于判断优化问题是否是凸的非常有帮助。这一节有一部分概念比较抽象，需要仔细研读。凸集（ConvexSet）凸集通过集合的任意两个点的线段还在集合中，即仿射集（AffineSet）通过集合的任意两个点的直线还在集合中线性方程组的解集是一个仿射集。凸组合(ConvexCombination)凸包(ConvexHull)S的凸包是指S中所有点的凸组合组成的集合，凸包是
goodluckcwl·2020-08-04 03:17

(转)KKT(Karush-Kuhn-Tucher)条件

转KKT(Karush-Kuhn-Tucher)条件2017年06月13日11:38:26chensheng312阅读数35646KKT(Karush-Kuhn-Tucher)条件在优化理论中，KKT条件是非线性规划
qq_41978139·2020-08-03 23:22

拉格朗日乘子法与KKT条件

/details/106599811————————————————————————————————————————————————————拉格朗日乘子法与KKT条件：最近学习支持向量机的时候用到了最优化理论
三个半_Z·2020-08-03 23:25

拉格朗日对偶性(Lagrange duality)

文章目录拉格朗日对偶性(Lagrangeduality)1.从原始问题到对偶问题2.弱对偶与强对偶3.KKT条件Reference：拉格朗日对偶性(Lagrangeduality)1.从原始问题到对偶问题 对偶性是优化理论中一个重要的部分
isstack·2020-08-03 22:35

最优化问题学习笔记1-对偶理论

最优化理论是研究函数在给定一组约束条件下的最小值(或者最大值)的数学问题.一般而言,一个最优化问题具有如下的基本形式:mins.t.f0(x)fi(x)≤0,i=1,…,mhi(x)=0,i=1,…,p
千寻千梦·2020-08-03 22:05

弱对偶理论与极大极小不等式的证明

弱对偶理论与极大极小不等式及其证明这个问题是我最近看凸优化理论时遇到的，是关于强弱对偶性的极大极小描述，我先给出相关背景，然后再给出不等式的证明。
q__y__L·2020-08-03 20:26

拉格朗日法解机组组合问题的算法细节

目前机组组合应用较多的是：拉格朗日松弛，混合整数规划，智能算法最近在研究拉格朗日松弛算法，对其中的细节不是很清楚，幸好找到了川大刘继春老师的书《电力调度优化理论及其应用》的书，这部分得以理解。
mucai1·2020-08-03 20:07

凸优化理论——无约束最优化方法 + Lagrange multipliers + KKT conditions

蛮久前学过了凸优化理论，今天要用到重温了一下。只是mark一下优秀的博客~转自华夏35度的无约束最优化方法及拉格朗日乘子法和KKT条件。几个重要概念：梯度：方向与等值面垂直，并且指向函数值提升的方向。
Aewil·2020-08-03 12:18

优化理论系列1——拉格朗日对偶及强弱定理证明（一）

引言–首先要明白为什么要引入对偶问题，或者说为什么要将求解原问题转化为其求解对偶问题。答：这是因为有些优化问题的原问题很难求解或者是原问题无法用现有的优化方法求解，但其对偶优化问题容易求解。所以在讲到SVM(SupportVectorMachines)，必定要提到LagrangeDual问题，而且转化为对偶问题后能引入KernelFuction，也就是所谓的核函数。对偶问题在SVM优化中的地位如此
threejin_DUT·2020-08-03 11:29

关于拉格朗日乘子法与KKT条件

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。
maxime2046·2020-08-03 10:44

最优化理论与KKT条件

1.最优化理论(OptimizationTheory)最优化理论是研究函数在给定一组约束条件下的最小值(或者最大值)的数学问题.一般而言,一个最优化问题具有如下的基本形式:min.:f(x)s.t.
nciaebupt·2020-08-03 08:35

机器学习之&&Dual（带约束条件的最优化问题）

dual(对偶)问题(数学渣此前对此只是对其概念的了解)在机器学习应用中很广泛，遂写下(其实查阅纪录)以下关于dual的相关知识，这套理论不仅适用于SVM的优化问题，而是对于所有带约束的优化问题都适用，是优化理论中的一个重要部分
大当家奥斯卡·2020-08-03 04:44

拉格朗日乘子法：写得很通俗的文章

拉格朗日乘子法最近在学习SVM的过程中，遇到关于优化理论中拉格朗日乘子法的知识，本文是根据几篇文章总结得来的笔记。由于是刚刚接触，难免存在错误，还望指出?。
ndzzl·2020-08-03 02:53

SLAM后端优化的简要描述

1.图优化理论中，本质还是优化理论，主要涉及最小均方二次优化方法。这里的图与组合数学的图论还是有些区别，这里的图只是一个形象的比喻，本质是优化理论。
学之之博未若知之之要知之之要未若行之之实·2020-08-02 12:34

数学建模【动态规划研究的问题、动态规划思想、最短路问题、资源分配问题、多阶段决策问题 动态规划的最优子结构性质、动态规划的子问题重叠性质、前向优化、后向优化、解TSP问题】

数学规划：线性规划、非线性规划动态规划内容、处理方法、最优化理论目录动态规划研究的问题内容动态规划思想问题举例一：最短路问题如何求解？（后向优化）逆向求解递推方程（标号法）动态规划表格递归如何？
是您啊，哒哒子前辈！·2020-07-31 11:59

软件优化理论基础以及方法论小结.

就像我其他博文中说的,对于软件的优化除开算法,全部都是为流水线服务的.所以优化的时候要时刻记住一这点.由于优化的东西比较杂,我写的不是很好,所以在文章的最后,我会试着提炼出一些通用性的原则.由于之前在WPS上写的,所以代码没有用模版来排版,各位看官就将就着看吧..我也只是为了提炼一次知识,真正的优化还是认真看一遍书来的好.有哪些方法优化软件?通常有两种方式,一种是通过编译器,另一种则是自己写.因为
Main_m·2020-07-30 22:03

【数学基础】拉格朗日对偶

在优化理论中，目标函数会有多种形式:如果目标函数和约束条件都为变量的线性函数,称该问题为线性规划；如果目标函数为二次函数,约束条件为线性函数,称该最优化问题为二次规划;如果目标函数或者约束条件均为非线性函数
zhaosarsa·2020-07-30 20:58

【应用数学】动态最优化（1）：确定性差分方程

200728本篇是应用数学之动态最优化理论的笔记，欢迎各位交流！今天是第一部分：确定性差分方程本篇关于动态最优化的综合学习笔记。主要包括了离散与连续时间动态规划、连续时间最优控制与变分法等主题。
招财猫qwq·2020-07-30 12:59

【应用数学】动态最优化（3）：离散动态规划与二次规划

200727本篇是应用数学之动态最优化理论的笔记，欢迎各位交流！今天是第三部分：离散动态规划与二次规划本篇关于动态最优化的综合学习笔记。
招财猫qwq·2020-07-30 12:58

机器学习及监督学习的重要概念理解

机器学习的主要特点：以计算机及网络为平台以数据为研究对象目的是对数据进行预测与分析以方法（算法）为中心，机器学习算法构建模型并应用模型进行预测与分析机器学习是一门交叉学科（是概率论、统计学、信息论、计算理论、最优化理论及计算机科学
tigerlib·2020-07-30 05:01

最优化理论与方法（袁亚湘 孙文瑜）笔记（一）

一、概述在1947年，Dantzig提出求解一般线性规划问题的单纯形法之后。现在，解线性规划、非线性规划以及随机规划、非光滑规划、多目标规划、几何规划、整数规划等各种最优化问题的理论的研究发展迅速。最优化问题的一般形式为：X属于Rn为约束集或可行域，f(x)是目标函数，x属于Rn是决策变量。特别地，约束集X=Rn,则最优化问题成为无约束最优化问题：对于约束最优化问题通常写为这里，E和I分别是等式约
Mathilda91·2020-07-30 03:26

《最优化理论与算法》最优化条件部分学习感悟

最优化学到了最优化条件部分，由于自己的数学功底实在是太差，啃得很慢。今天下午终于对“约束极值问题的最优性条件”部分有了相对宏观的视角，所以记录下来以备后用。【必要条件】：如果已经知道了是最优解，那么它一定满足的条件。最优化中通常都是：”若x是局部最优解…”，这样说的都是必要条件。【充分条件】：找一些条件，满足这些条件之后，此解就是最优的。最优化中通常都是先研究局部最小值的必要条件，之后加一个凸函数
超级无敌小小顺利·2020-07-29 22:15

陈宝林《最优化理论与算法》超详细学习笔记 （二）————补充知识（凸集） & 第二章 线性规划的基本性质

陈宝林《最优化理论与算法》超详细学习笔记（二）————补充知识凸集&第二章线性规划的基本性质补充知识凸集方向与极方向表示定理择一定理第一章线性规划的基本性质问题的提出图解法标准型线性规划问题的解概念补充知识凸集设
River_J777·2020-07-29 16:25

《最优化理论与算法》超详细学习笔记 （六）————序列最小化算法SMO(支持向量机SVM)

《最优化理论与算法》超详细学习笔记（六）————序列最小化算法SMO支持向量机SVM什么是SMO算法以及基本思路SMO具体求解思路变量选取相关链接：支持向量机SVM什么是SMO算法以及基本思路序列最小化
River_J777·2020-07-29 16:54

陈宝林《最优化理论与算法》超详细学习笔记 （五）————最优性条件 之 KKT条件

陈宝林《最优化理论与算法》超详细学习笔记（五）————最优性条件之KKT条件Lagrange对偶问题原问题Lagrange函数Lagrange对偶函数强/弱对偶性弱对偶性强对偶性最优性条件互补松弛性KTT
River_J777·2020-07-29 16:53

sqlserver2008简介

sql数据库简介应该掌握的部分：1.数据库的基本概念2.数据库模型的基本概念3.实体联系模型的基本概念4.关系模型的基本概念和性质5.数据库优化理论6.掌握创建一个数据库模型A:数据库的基本概念：数据库
weixin_30840573·2020-07-28 17:15

SLAM中的优化理论（二）- 非线性最小二乘

本篇博客为系列博客第二篇，主要介绍非线性最小二乘相关内容，线性最小二乘介绍请参见SLAM中的优化理论（一）——线性最小二乘。
Just do it·2020-07-28 17:09

2019上半年教师资格证真题及答案：中学教育知识(完整)

”是指()A.教师中心，教材中心和课堂中心B.儿童中心、经验中心和活动中心C.管理中心、活动中心和教学中心D.管理中心、服务中心和教学中心2.苏联教育家赞可夫倡导的是()A.发现学习理论B.教学过程最优化理论
于冰馨·2020-07-28 03:21

测试函数： Ackely，Rastrigin，Griewangk，SumSquartes，Sphere，Quartic，Schwefel' Problem 12等

参考：《基于群智能优化理论的聚类改进方法及应用研究》1.Ackely函数（1）函数的图形(2)测试函数的意义：一个多维度的点在使用梯度方法寻优的时候，往往是有多个方向的。
橘子甜不甜·2020-07-28 03:11

计算机科学和机器学习中的代数、拓扑、微积分和最优化理论

学习math-deep的笔记.课本来自：https://www.cis.upenn.edu/~jean/math-deep.pdf好吧，第一章的介绍不知道为啥是空白的。第二章群、环、域在接下来的4章中,会复习一下基本代数结构(群，环，域，向量空间)，并且会着重强调向量空间。会介绍一些线性代数的基本观念，例如：向量空间、子空间、线性组合、线性无关、基(bases)、商空间、线性映射(linearma
ace2020·2020-07-15 20:19

机器学习、优化理论、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别之间的关系

作者：北冥乘海生（清华大学信息与通信工程博士/《计算广告》作者）原文链接：机器学习、优化理论、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别之间的关系是什么？
这个飞宏不太冷·2020-07-15 15:31

量化金融经典理论、重要模型、发展简史大全

金融投资是一门艺术，事关对经济的分析、政策的判断、人性的理解；这又是一项严谨的科学，事关随机微积分、概率统计、优化理论。
千寻的朋友·2020-07-15 07:36

动态规划

解决多阶段决策问题常用的最优化理论通过定义子问题，先求解子问题，然后在由子问题的解组合出原问题的解。
geng_027·2020-07-13 19:39

视觉slam十四讲 6.非线性优化

最小二乘的引出2.非线性最小二乘2.1一阶和二阶梯度法2.2高斯牛顿法2.3列文伯格-马夸尔特方法（阻尼牛顿法)3.实践：Ceres3.1Ceres简介3.2使用Ceres拟合曲线4.实践：g2o4.1图优化理论简介
渐无书xh·2020-07-12 12:49

[笔记整理] 一维搜索

LineSearch顾名思义就是沿着一个线寻找下一个x_{k+1}，一维搜索的理论是建立在整个最优化理论之下的。如果要理解什么一维搜索，就要理解最优化的目标与形式。
罗西的思考·2020-07-12 10:00

【机器学习】MATLAB读取mnist数据库

最近要做《优化理论基础》的课程大作业，需要用到mnist这个手写识别数据库，在网上查了一下如何使用，分享在这里，以飨读者。
tracer9·2020-07-12 01:47

机器学习方法概论2

机器学习方法概论2前面已经介绍到监督学习的模型假设空间了，那么怎么把模型中的最好的选择出来呢，这就涉及到最优化理论中的一些方法了。
TRTK·2020-07-11 22:32

VINS-Mono理论学习——后端非线性优化

前言本文主要介绍VINS状态估计器模块（estimator）在完成了系统初始化后，对视觉与IMU信息进行基于滑动窗口的紧耦合过程中所用到的非线性优化理论。
Manii·2020-07-11 20:03

linux系统下安装wrk和使用

最近一直在系统学习性能测试、性能优化理论知识以及使用性能测试工具，感谢下面原文提供的帮助，PS文章作为学习记录：参考原文1：https://www.cnblogs.com/savorboard/p/wrk.html
Mr熊·2020-07-11 19:37

【计算机系统】 PerfLab优化理论到实践

PerfLab优化方法目录常数除法的自动优化减少函数的调用函数优化思路：3.1查表3.2求余3.3平方3.4用移位实现乘除法运算3.5避免不必要的整数乘法3.6使用增量和减量操作符3.7使用复合赋值表达式3.8公共表达式的提取3.9调整数据类型对齐方式3.10本地变量排列优化3.11指针变量局部化3.12不定义不使用的返回值3.13减少函数参数调用3.14为所有函数添加原型定义3.15最大限度使用
HNU_软2_chx·2020-07-11 03:26

理解运筹学||数学规划

入门导读知乎问题:运筹学（最优化理论）如何入门？
Quant_Learner·2020-07-11 00:41

运筹学(最优化理论)主要概念区分

运筹学(最优化理论)，主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。最优化方法的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及其生产经营活动。
吖燊丶·2020-07-10 23:53

统计学习：现代机器学习

特点以计算机和网络为平台以数据为研究对象，是数据驱动的学科目的是对数据进行分析和预测以方法为中心，通过方法构建模型并应用模型来进行分析和预测是概率论、统计学、信息论、计算理论、最优化理论及计算机科学等多个领域的交叉学科
不是红A是土狼·2020-07-10 10:14

【技术分享】怎么理解凸优化及其在SVM中的应用

凸优化理论广泛用于机器学习中，也是数学规划领域
腾讯智能钛机器学习平台·2020-07-10 00:55

工程学

who工程学what什么是工程学来自手机截图工程学是研究工程进程的学科，是用数学和自然科学原理来设计有用物体的进程的学科，并基于实践优化理论的学科；how如何理解工程学工程学是研究自然科学在实践中应用的学科
刘冰杰·2020-07-09 03:56

立体匹配十大概念综述---立体匹配算法介绍

立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解，这也是所有的病态问题求解方法。
wyf_wt·2020-07-09 01:32
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