共轭

深度学习必须掌握的 13 种概率分布

一概率分布概述共轭意味着它有共轭分布的关系。在贝叶斯概率论中，如果后验分布p（θx）与先验概率分布p（θ）在同一概率分布族中，则先验和后验称为共轭分布，先验称为似然函数的共轭先验。
孙ちゃん（颖）♂·2020-09-12 20:50

Beta分布，二项分布，Dirichlet分布，多项式分布新解

阅读说明beta分布与二项分布共轭先验beta分布与Dirichlet分布Dirichlet分布与多项式分布0.阅读说明这四个分布是LDA的基础，很多人废了好久，才把公式推导搞明白。
相国大人·2020-09-12 19:15

常用的优化算法：梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法,共轭梯度法

目录0.几个数学概念1.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）3.共轭梯度法（ConjugateGradient
sunflower_sara·2020-09-12 17:02

机器学习中最常用的优化算法总结

1.梯度下降法（GradientDescent）2.牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod&Quasi-NewtonMethods）3.共轭梯度法（ConjugateGradient）4.启发式优化方法
zhxh0609·2020-09-12 17:07

四元数的常见运算

\mathbf{q}=\left[\mathbf{u}\sin\frac{\theta}{2}\quad\cos\frac{\theta}{2}\right]q=[usin2θcos2θ]2.四元数的共轭和逆四元数的共轭就是让
酸菜余·2020-09-12 14:45

四元数(Quaternions)与旋转总结

四元数与旋转1四元数的表示1.1一般形式1.2有序对2四元数的乘法3单位四元数4共轭四元数5四元数的逆6四元数与空间旋转7总结8旋转矩阵，欧拉角，四元数比较9参考博文1四元数的表示1.1一般形式q=s+
wang161019·2020-09-12 12:32

酉矩阵（unitary matrix）

复方阵U称为酉矩阵，如果满足：U∗U=UU∗=I换句话说，矩阵U的共轭转置U∗就是U的逆矩阵。
weixin_30344795·2020-09-12 09:05

关于矩阵转置的注意点

假设矩阵A如下：>>A=[3-1i2+1i;2-1i4+5i]A=3.0000-1.0000i2.0000+1.0000i2.0000-1.0000i4.0000+5.0000i可以看到，该矩阵是一个共轭对称矩阵
虚幻中的真实·2020-09-12 09:26

共轭梯度法求解线性方程组-python实现

共轭梯度法求解线性方程组Ax=b的子程序，其中，A为系数矩阵，x为待求未知数向量，b为方程右端向量。
金刚归来·2020-09-11 23:11

用共轭梯度法求最优解

题目：已知f(x)=(x1-1)2+5(x2-5)2+(x3-1)2+5(x4-5)2，用快速下降法、牛顿法或共轭梯度法求minf(x)。
lbanyan·2020-09-11 23:37

共轭梯度法求解线性方程组-matlab通用程序

数值分析课程的大作业，教材《数值分析》李乃成.梅立泉functionx=Gongetidu2(A,b,x0,epsa)n=size(A,1);x=x0;r=b-A*x;d=r;fork=0:(n-1)alpha=(r'*r)/(d'*A*d);x=x+alpha*d;r2=b-A*x;if((norm(r2)<=epsa)|(k==n-1))x;break;endbeta=norm(r2)^2/n
zhangxiaolu2015·2020-09-11 23:21

共轭梯度法解线性方程组（Matlab程序）

%-------共轭梯度法解线性方程组-----------%---ConjugateGradientmethod-------%参考教材《数值分析》李乃成&梅立泉，科学出版社2011clear;clc
zhangchao3322218·2020-09-11 23:20

《共轭梯度法》读书笔记（一）——最速下降法

求解问题二次型(Quadraticform)是一个形如f(x)=12xTAx−bTx+cf(x)=12xTAx−bTx+c的标量二次方程，如果AA是一个n∗nn∗n对称正定阵，那么f(x)f(x)的最小值在Ax=bAx=b时取到。计算如下：f′(x)=Ax−b=0f′(x)=Ax−b=0换一种方式，如果x=A−1bx=A−1b，对任意e≠0e≠0，都有f(x+e)>f(x)f(x+e)>f(x)，
yucong96·2020-09-11 23:37

共轭梯度法推导

学习自知乎：https://www.zhihu.com/question/27157047andwikipediaand非线性规划课简介在数值线性代数中，共轭梯度法是一种求解对称正定线性方程组Ax=b的迭代方法
狗子的修行路·2020-09-11 23:05

共轭梯度法

最速下降法1.最速下降方向函数f(x)在点x处沿方向d的变化率可用方向导数来表示。对于可微函数，方向导数等于梯度与方向的内积，即：Df(x;d)=▽f(x)Td,因此，求函数f(x)在点x处的下降最快的方向，可归结为求解下列非线性规划：min▽f(x)Tds.t.||d||≤1当d=-▽f(x)/||▽f(x)||时等号成立。因此，在点x处沿上式所定义的方向变化率最小，即负梯度方向为最速下降方向。
weixin_30407099·2020-09-11 22:11

共轭梯度法

共轭梯度法我们知道最速下降法和共轭梯度法的目的都是一致的，那就是通过变分法求解线性方程组。
老李今天学习了吗·2020-09-11 22:06

共轭梯度下降及matlab简单实现

考虑问题：minf(x)=12xTAx+bTx+c具体求解的方法如下：首先，任意给定一个初始点x(1)，计算出目标函数f(x)在这个点的梯度，若||g1||=0，则停止计算，否则，令d(1)=−▽ｆ(x(1))=−g1沿着d(1)的搜索，得到x(2)，计算x(2)处的梯度，若||g2||=0，则停止计算，否则利用若－g2和d(1)构造第二个搜索方向d(2)，再沿着d(2)搜索。一般地，若已知x(k
小_小_杨_·2020-09-11 22:23

牛顿法，拟牛顿法， 共轭梯度法

转载地址：http://blog.csdn.net/luoleicn/article/details/6527049牛顿法（当函数非凸时，找到的依然是局部极值）：1、求解方程。并不是所有的方程都有求根公式，或者求根公式很复杂，导致求解困难。利用牛顿法，可以迭代求解。原理是利用泰勒公式，在x0处展开，且展开到一阶，即f(x)=f(x0)+(x－x0)f'(x0)求解方程f(x)=0，即f(x0)+(
narutojxl·2020-09-11 22:21

共轭梯度法

概述作为一种迭代的优化方法，共轭梯度（ConjugateGradient，cg）由Hestenes和Stiefe于1951年提出。cg是针对形如式(1-1)的优化方法。
东风韶山·2020-09-11 22:05

最优化算法之共轭梯度算法学习笔记

学习共轭梯度算法，最好是在了解了梯度下降和（拟）牛顿法之后，再学习，省事而且三种方法对比记忆，效果会更好，废话不多说，进入正题。
田问渠Carlnait·2020-09-11 22:58

共轭梯度法的推导与完整算法

共轭梯度法学习自知乎：https://www.zhihu.com/question/27157047andwikipediaand非线性规划课简介在数值线性代数中，共轭梯度法是一种求解对称正定线性方程组
DASEason·2020-09-11 22:44

共轭梯度（CG）算法

共轭梯度（CG）方法简单介绍共轭梯度方法也是一种迭代方法，不同于Jacobi，Gauss-Seidel和SOR方法，理论上只要n步就能找到真解，实际计算中，考虑到舍入误差，一般迭代3n到5n步，每步的运算量相当与矩阵乘向量的运算量
lsec小陆·2020-09-11 22:13

共轭梯度法-matlab源码

Minimizeamultivariatefunction,minimize.Thismatlabfunctionfindsa(local)minimumofa(nonlinear)multivariatefunction.Theusermustsupplyafunctionwhichreturnsthevalueandpartialderivativeswrtallvariables.Thefu
lukezhong·2020-09-11 22:40

共轭梯度算法

ConjugategradientmethodInmathematics,theconjugategradientmethodisanalgorithmforthenumericalsolutionofparticularsystemsoflinearequations,namelythosewhosematrixissymmetricandpositive-definite.Theconjuga
dinfy·2020-09-11 21:16

（一）共轭梯度算法

共轭梯度算法是干什么？共轭梯度算法是一种迭代算法，在一次次的迭代中最终求得结果，可以类比牛顿迭代法。共轭梯度算法主要用在求解矩阵方程，也就是求解n元一次方程组,如Ax=b的解x。
makingBug·2020-09-11 21:04

预处理共轭梯度法(PCG)

预处理共轭梯度法PCG(PreconditionedConjugateGradient)是一种SLAM中常用的位姿优化算法，从共轭梯度法（ConjugateGradient）衍生而来，用于快速计算最优值
OORRANNGGE·2020-09-11 21:02

数值计算·第十三集：共轭梯度法（Numpy版）

ps:这是按照自己的理解写的程序，代码比较糙。献丑了，望海涵！#FRmethod'''minf(x)=2x1^2+x2^2A=[[4,0],[0,2]]'''#originalfunction#xiscolvectorimportnumpyasnpdeffunc(x,A):return0.5*(x.T@A@x)deffunc_der(x,A):returnA@xdeffunc_beta(beta1
Quinn小秋·2020-09-11 21:57

共轭梯度算法理解（CG）

https://blog.csdn.net/weixin_37895339/article/details/84640137?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogComm
zpnkwxp2011·2020-09-11 21:01

共轭梯度法(CG法)

数学上，共轭梯度法是求解特定线性系统的数值解的方法，其中那些矩阵为对称和正定。共轭梯度法是一个迭代方法，所以它适用于稀疏矩阵系统，因为这些系统对于象乔莱斯基分解这样的直接方法太大了。
zhuliting·2020-09-11 21:29

《共轭梯度法》读书笔记（三）——共轭梯度法

共轭梯度法共轭方向法中，最大的问题在于寻找一组彼此独立的向量u1,...,unu1,...,un，如果选取不当，那么和高斯消元法就没有区别了。
yucong96·2020-09-11 21:24

深入浅出最优化(5) 共轭梯度下降法

1共轭方向的定义对于正定二次函数f(x~)=12x~TG~x~+b~Tx~f(\tilde{x})=\frac{1}{2}\tilde{x}^T\tilde{G}\tilde{x}+\tilde{b}^
HarmoniaLeo·2020-09-11 21:36

最优化作业 共轭梯度法 matlab代码

symsfx1x2f=(1/2)*x1^2+x2^2;x=[2;1];a=[10;02];%Ag1=diff(f,x1);g2=diff(f,x2);g=[g1;g2];%导数%x1g11=subs(g1,{x1,x2},{x(1)x(2)});g22=subs(g2,{x1,x2},{x(1)x(2)});g=[g11;g22]d=-g;d11=subs(d(1),{x1,x2},{x(1)x(
weixin_34194359·2020-09-11 21:53

机器学习： 共轭梯度算法（PCG）

今天介绍数值计算和优化方法中非常有效的一种数值解法，共轭梯度法。我们知道，在解大型线性方程组的时候，很少会有一步到位的精确解析解，一般都需要通过迭代来进行逼近，而PCG就是这样一种迭代逼近算法。
weixin_30807677·2020-09-11 21:51

共轭梯度法原理与实现

共轭方向定义共轭方向的性质共轭方向法算法描述算法的收敛性搜索步长kalpha_k的确定共轭梯度法共轭梯度法的原理共轭梯度算法描述共轭梯度算法Python实现所用例子：求解二次目标函数极小点。
东明山庄·2020-09-11 21:13

共轭方向法和共轭梯度法

共轭向量及其性质基本思想共轭方向法共轭梯度法用于正定二次函数的共轭梯度法用于非二次函数的共轭梯度法共轭方向法是介于最速下降法和Newton法之间的一种方法。
JasonQ_NEU·2020-09-11 21:40

梯度法（SGD）、拟牛顿法（LBFGS）与共轭梯度法（CG）

一、基本原理梯度法：由一阶泰勒级数展开式，f(x+dx)=f(x)+sum(i,df/dx(i)*dx(i))+r(x,dx)。其中r(x,dx)为余项，当dx很小时，可忽略余项。推倒得迭代：x=x+dx=x-miu*dfx。优点：可收敛于一个极小值点。缺点：收敛速度慢，在梯度值小时尤为明显。学习率miu需要依据经验赋值。牛顿法：由二阶泰勒级数展开式，f(x+dx)~=f(x)+f’(x)*dx+
刀砍磁感线·2020-09-11 21:01

共轭梯度方法（CG）MATLAB编程及其和Gauss_Seidel方法的一个比较

共轭梯度方法（CG）MATLAB编程及其和Gauss_Seidel方法的一个比较共轭梯度法是一种迭代法，不同于Jacobi，Gauss-Seidel和SOR方法。
lsec小陆·2020-09-11 21:35

共轭梯度法求解线性方程组

1.1算法原理及程序框图当线性方程组Ax=b的系数矩阵A是对称正定矩阵时，可以采用共轭梯度法对该方程组进行求解，可以证明，式(1)所示的n元二次函数（1）取得极小值点x*是方程Ax=b的解。
鼬_神·2020-09-11 21:31

共轭梯度法

1.简介共轭梯度法是一种迭代方法。1.1等价（a）线性方程Ax=b（b）优化问题（1.1），并有（1.2）从而（a）与（b）具有相同的解。如果令（1.3），则当x=x_k时，有（1.4）。
西贝弓虽木鬼·2020-09-11 21:28

共轭梯度法 (CG) 解线性方程组

共轭梯度法的matlab实现：function[x]=CG(A,b)x=0;//迭代初值r=b;//初始残差i_max=50;//最大迭代次数yita=1e-6;//残差限度i=0;whilesqrt(
颹蕭蕭·2020-09-11 21:56

共轭梯度原理

共轭梯度原理资料网站：原理：https://blog.csdn.net/chunyun0716/article/details/53730127举例：f=(x1−2)2+(x2−4)2f=(x1−2)2
_helen_520·2020-09-11 21:23

共轭梯度（凸优化方法）

我们这里定义共轭梯度要解决的问题是一个**正定二次型**的最优化问题，形式化为：minxf(X)=12XTAX−bTXmin_xf(X)=\frac{1}{2}X^TAX-b^TXminxf(X)=21XTAX
geter_CS·2020-09-11 21:21

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-共轭梯度方法（Conjugate Gradient）

概述共轭梯度算法在最优化问题中备受关注，有两层用途，一是可以求解线性方程Ax=b；二是可以求解最优化问题。相对于最速下降法，它没有额外的矩阵存储并且比更快，一般N步内收敛。
下一步·2020-09-11 21:49

共轭梯度法原理

一、共轭梯度的提出对于二次型函数，可表示为f(x)=1/2*(x-x0)'*A*(x-x0)+c①当x=x0时，①式有最值，于是，最速方向应该是由x指向x0，也就是(x-x0)②而不是梯度∂f(x)/∂
btchengzi0·2020-09-11 21:10

共轭梯度法学习笔记

共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点。
Kevin_Heidashuai·2020-09-11 21:01

共轭梯度法以及C语言实现

CGC实现#include#include#include#include#defineN5#defineepsilon0.005/*矩阵A和向量b，相乘结果存在Ab里*/voidmatrixTimesVec(doubleA[N][N],doubleb[N],doubleAb[N]){inti,j;for(i=0;iepsilon);//看看残差r^Tr是否小于阈值了printf("\n\n");
箭shen·2020-09-11 17:52

复变函数-复数的基本知识

文章目录复数的概念及运算定义四则运算共轭复数定义性质复数的表示方法（1）点的表示（2）向量表示法（3）三角表示（4）指数表示法复球面定义扩充复平面定义关于$\infty$的四则运算复数的概念及运算定义z
刘维奇·2020-09-11 13:43

复平面上的初等解析几何——圆和直线

注：之后$\overline{z}$均表示$z$的共轭。首先是圆和直线的方程。命题1.复平面上直线与圆的方程共享同一种形式，他们是$$\alphaz\overline{z}+\b
weixin_30375427·2020-09-10 18:23

四元数和旋转矩阵的相互推导过程

每一个单位四元数都可以对应到一个旋转矩阵单位四元数q=（s，V）的共轭为q*=（s，-V）单位四元数的模为||q||=1；四元数q=(s,V)的逆q^(-1)=q*/(||q||)=q*一个向量r，沿着向量
std_nxd_std·2020-09-10 15:15

（转）深入详细理解矩阵 (矩阵的加减乘、转置、共轭、共轭转置)

矩阵:英文名Matrix。在数学名词中，矩阵用来表示统计数据等方面的各种有关联的数据。这个定义很好地解释了Matrix代码制造世界的数学逻辑基础。矩阵是数学中最重要的基本概念之一，是代数学的一个主要研究对象，也是数学研究及应用的一个重要工具。矩阵加法：（只有同型矩阵之间才可以进行加法）矩阵的加法满足下列运算律(A，B，C都是同型矩阵)：矩阵减法：（只有同型矩阵之间才可以进行减法）矩阵乘法：矩阵的加
h_l_dou·2020-09-10 13:26
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