共轭

matlab实现共轭梯度法、多元牛顿法、broyden方法

共轭梯度法： function [ x, r, k ] = CorGrant( x0, A, b ) x = x0; r = b - A * x0; d = r; X
·2015-10-31 09:08

[问题2014S15] 解答

) 以及对应的特征向量 \(0\neq\xi=(x_1,x_2,\cdots,x_n)'\in\mathbb{C}^n\), 即 \[OA\xi=\lambda\xi,\] 将上式两边同时求共轭转置可得
·2015-10-31 09:49

什么叫共轭先验或者共轭分布？

http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7340099     如果你读过贝叶斯学习方面的书或者论文，想必是知道共轭先验这个名词的
·2015-10-31 09:32

Deep learning：三十七(Deep learning中的优化方法)

　　内容： 　　本文主要是参考论文：On optimization methods for deep learning，文章内容主要是笔记SGD（随机梯度下降），LBFGS（受限的BFGS），CG（共轭梯度法
·2015-10-31 08:48

(共轭构造+矩阵快速幂)

题目链接： 　　http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4565 题目大意： 　　给出a，b，n，m，求出的值， 解题思路： 　　因为题目中出现了开根号，和向上取整后求余，所以用矩阵快速幂加速求解过程的时候，会产生误差，就很自然地想到了凑数，因为(a-1)^2<b<a^2,得出0<a-sqrt(b)<1，则无论n取多大，
·2015-10-30 20:51

Dirichlet分布及其属性

在贝叶斯统计中，狄氏分布很多情况下可作为先验分布，其实Dirichlet分布是类别分布和多项分布的共轭先验。 狄利克雷分布向无限维度的推广便是狄利克雷过程。
·2015-10-30 12:35

[矩阵快速幂]HDOJ4565 So Easy!

m  求 $\left \lceil ( a+ \sqrt b )^n \right \rceil$ % m   看到 $( a+ \sqrt b )^n$ 虽然很好联想到共轭
·2015-10-27 12:14

机器学习&数据挖掘笔记_12（对Conjugate Gradient 优化的简单理解）

  　　数学优化方法在机器学习算法中至关重要，本篇博客主要来简单介绍下Conjugate Gradient(共轭梯度法，以下简称CG)算法，内容是参考的文献为：An Introduction
·2015-10-27 11:04

机器学习（六）梯度下降的优化算法和matlab/octave中的应用

文章链接： http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/49027629为了分类，需要计算代价函数、代价函数关于参数的偏导数共轭梯度法、BFGS、L-BFGS
lonelyrains·2015-10-16 19:00

贝叶斯学习及共轭先验

今天的主要任务是来理解共轭先验以及贝叶斯学习。最近在研究主题模型，里面用到了一些，另外在机器学习中，贝叶斯学习是重要的一个方向，所以有必要学习和掌握。
ACdreamers·2015-10-13 22:41

5451 Best Solver 构造共轭复根求递推矩阵&广义斐波那契循环节降幂

题意：有式子y=(5+26√)1+2x.给定x和M(0≤x #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include usingnamespacestd; typedeflonglongLL; constintMAXN=1e+4; constintMAXM=1e+5; cons
CHCXCHC·2015-09-21 11:00

BZOJ 3625 [Codeforces Round #250]小朋友和二叉树 多项式开根

所以那个加减我们就只能取减号而不能取加号然后乘以个共轭根式。F(x)=21+1−4∗C(x)√现在考虑开根怎么求吧。假设G
wzq_QwQ·2015-09-12 16:00

共轭梯度法,最速下降法和牛顿法

共轭梯度法,最速下降法和牛顿法(2013-01-2409:06:26)标签：梯度it分类：Communication共轭梯度法 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
yezonggang·2015-08-29 12:00

关于拉格朗日乘子法与KKT条件

拉格朗日乘子法的数学基础共轭函数对于一个函数
·2015-08-25 09:00

负频率的解释

其负频率和正频率是共轭的。傅里叶变换，可以将一个信号分解为多个exp(jwt)之和。如果我们把它放在复平面和时间组成的三维空间中。
define_us·2015-08-17 20:00

Zernike矩

Zernike多项式满足正交性：其中 为克罗内克符号，  是 的共轭多项式。由于Zernike多项式的正交完备性，所以在单位圆内的任
qq_26898461·2015-07-29 10:00

求转子曲线所包围的封闭区域的面积

定子方程，短幅内摆线方程：{x1y1=(R−r)sinτ+esin(z2τ)−resinθ=(R−r)cosτ−ecos(z2τ)+recosθ与定子曲线方程共轭的转子曲线方程：{x2=x1cos(φ−
stereohomology·2015-07-18 17:00

ZOJ 3857 Hypersphere 构造 + 矩阵快速幂

−√)K⌋modK的值前面一部分是向下取整这个题首先直接通过快速幂来求的,抛开浮点数误差不谈,K的值可能很大,直接计算前面想下去整部分的话double应该都存不下而这个题神奇的地方就在这里,通过巧妙的共轭的构造使得原本计算的浮点
u013738743·2015-07-17 13:00

机器学习 之 LDA主题模型

先放上来大神学习LDA的五个步骤：1.一个函数：gamma函数2.四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布3.一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架4.两个模型：pLSA、LDA5
claire_bear7·2015-07-06 23:13

cuda并行编程之求解ConjugateGradient(共轭梯度迭代)丢失dll解决方案

在进行图像处理过程中，我们经常会用到梯度迭代求解大型线性方程组；今天在用cuda对奇异矩阵进行求解的时候，出现了缺少dll的情况；报错如下图：缺少cusparse32_60.dll缺失cublas32_60.dll解决方案：(1)将cusparse32_60.dll和cublas32_60.dll直接拷贝到C:\Windows目录，但这样在移植的时候，还会出现同样错误，为了避免麻烦，最好采用方法（
gggg_ggg·2015-06-23 19:00

Exponential families

使用EF描述数据，可以让我们更容易找到共轭先验。·其通用形式如下：·各项含义如下：注意，t(x)、h(x)可以不是关于x的函数。
奕涛·2015-06-21 20:15

再谈 共轭方向法/Conjugate Direction Method In Optimization

p=8095共轭方向法是介于最速下降法和牛顿法之间的一种存在——它的收敛速度（二阶收敛）比最速下降法（线性收敛）快，同时它的计算量又比牛顿法要小，因此它的存在是有意义的。
zbxzc·2015-06-17 14:10

再谈 共轭方向法/Conjugate Direction Method In Optimization

p=8095共轭方向法是介于最速下降法和牛顿法之间的一种存在——它的收敛速度（二阶收敛）比最速下降法（线性收敛）快，同时它的计算量又比牛顿法要小，因此它的存在是有意义的。
u014568921·2015-06-17 14:00

最速下降法/steepest descent，牛顿法/newton，共轭方向法/conjugate direction，共轭梯度法/conjugate gradient 及其他

转自：http://www.codelast.com/?p=2573在最优化的领域中，这“法”那“法”无穷多，而且还“长得像”——名字相似的多，有时让人觉得很迷惑。在自变量为一维的情况下，也就是自变量可以视为一个标量，此时，一个实数就可以代表它了，这个时候，如果要改变自变量的值，则其要么减小，要么增加，也就是“非左即右“，所以，说到“自变量在某个方向上移动”这个概念的时候，它并不是十分明显；而在自
u014568921·2015-06-17 14:00

conjugate gradient method (共轭梯度法)

转自：http://blog.csdn.net/u010922186/article/details/43852707共轭梯度法（ConjugateGradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法
zbxzc·2015-06-17 13:14

conjugate gradient method (共轭梯度法)

转自：http://blog.csdn.net/u010922186/article/details/43852707共轭梯度法（ConjugateGradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法
u014568921·2015-06-17 13:00

共轭梯度法原理与实现

作者：金良（[email protected]）csdn博客：http://blog.csdn.net/u012176591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
u012176591·2015-05-29 23:00

HDU4565 So Easy! (矩阵)

pid=4565题意：求f(x)=ceil( (a +sqrt(b))^n)我们设An=  (a +sqrt(b))^n,Bn=(a -sqrt(b))^n;    Cn=An+Bn;因为An，Bn共轭
u013790563·2015-05-19 11:00

【机器学习中的数学】多项式分布及其共轭分布

多项变量(MultinomialVariables)二元变量是用来描述只有两种可能值的量，而当我们遇到一种离散变量，其可以有K种可能的状态。我们可以使用一个K维的向量x表示，其中只有一维xk为1，其余为0。对应于xk=1的参数为μk，表示xk发生时的概率。其分布可以看做是伯努利分布的一般化。现在我们考虑N个独立的观测D={x1,…,xN}，得到其似然函数。如图：多项式分布(TheMultinomi
JasonDing1354·2015-05-11 22:00

如何形象地理解四元数？

如下图所示：此图中,那么与此相对应的四元数（下三行式子都是一个意思，只是不同的表达形式）这时它的共轭（下三行式子都是一个意思，只是不同的表达形式），如果你想算一个点在这个
xingqingly·2015-04-29 14:00

LDA文本建模（3）——pLSA模型和LDA模型

1）LDA文本建模（1-2）里应该明白的结论beta分布是二项式分布的共轭先验概率分布： “对于非负实数和，我们有如下关系------------------（1）  其中对应的是二项分布的计数。
mmc2015·2015-04-12 16:00

LDA文本建模（1）——数学基础

二个函数：Gamma函数、Beta函数五个分布：二项分布（Binomial）、多项分布（Multnomial）、Gamma分布、Beta分布、Dirichlet分布一个概念：共轭先验1）Gamma函数gamma
mmc2015·2015-04-12 14:00

（构造共轭式+矩阵）（好题）

题意：已给a，b是正数， 0 #include #include #include usingnamespacestd; typedeflonglongll; lla,b,n,mod; structmat { lla[3][3]; mat() { memset(a,0,sizeof(a)); } }; matI; matmul(matm1,matm2) { matans; for(inti=1;
kalilili·2015-04-10 16:00

【构造共轭函数+矩阵快速幂】HDU 4565 So Easy! （2013 长沙赛区邀请赛）

【解题思路】给一张神图，推理写的灰常明白了，关键是构造共轭函数，这一点实在
u013050857·2015-04-08 10:00

IFFT之前为什么要对序列进行共轭对称处理？

以楼主举的例子，取32个复数，再拼接上它们的共轭对称，这样做IFFT以后就得到实的OFDM信号。如果要产生复数的OFDM,则直接取64个复数做IFFT。
Kelvin_Ngan·2015-04-07 16:56

IFFT之前为什么要对序列进行共轭对称处理？

以楼主举的例子，取32个复数，再拼接上它们的共轭对称，这样做IFFT以后就得到实的OFDM信号。如果要产生复数的OFDM,则直接取64个复数做IFFT。
Kelvin_Yan·2015-04-07 16:00

[家里蹲大学数学杂志]第392期中山大学2015年泛函分析考博试题回忆版

1. ($12'$) 求 $L^p(\bbR)$, $1\leq p<\infty$; $C[0,1]$; $C_0(\bbR)$ 的共轭空间, 其中 $C_0(\bbR)$ 表示在无穷远处的极限为
·2015-03-16 12:00

三星GALAXY S6 Edge怎么样？三星GALAXY S6 Edge详细评测

所以不要把三星GALAXYS6Edge当作三星GALAXYNoteEdge的升级版，两者应该属于共轭存在，另外从命名逻辑来看，这一系列将会不断延续下去。
佚名·2015-03-02 08:19

NMath矩阵分解的两种方式

矩阵A的奇异值分解（SVD）的形式表示为：1A=USV*其中U和V是正交的，S是对角的，和V*表示一个真正的矩阵V或一个复杂的矩阵V的条目沿对角线S的共轭转置的奇异值。接下
愤怒的小吉·2015-02-16 14:00

TopicModel主题模型LDA中的数学模型

pipisorry/article/details/42672935了解LDA需要明白如下数学原理：一个函数：gamma函数四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架两个模型
·2015-01-13 10:00

【gcj 2008 1a、b】素数集合记数，扑克环、奶茶、共轭数次方和取整

1BProblemA. CropTriangleshttp://code.google.com/codejam/contest/32017/dashboard#s=p0组合计数问题，每个tree看成class[i=x%3][j=y%3]中的一个，枚举E(i1+i2+i3=0MOD3,j1+j2+j3=0MOD3),累加每种情况的组合数. 此外，三个相同点也视作。。ProblemB. NumberS
brandohero·2015-01-12 03:00

Zernike矩及Opencv实现

Zernike多项式满足正交性：其中 为克罗内克符号，  是 的共轭多项式。由于Zernike多项式的正交完备性，所以在单位圆内的任
huixingshao·2014-12-22 13:00

四元数学习笔记

understanding-quaternions/ UnderstandingQuaternion的学习笔记 一.基本知识复数的形式： 总结一下复数的运算 加： 减： 数乘： 复数与复数的积 平方（转化为2个相同复数相乘）  共轭
berry_gong·2014-12-16 16:00

共轭构造+矩阵快速幂

题意：AsequenceS n isdefinedas: 这么一个等式，要你算Sn，其中 0 typedeflonglongLL; structMat{ LLm[2][2]; }; inlinevoidE(Mat&s){ s.m[0][0]=1LL;s.m[0][1]=0LL; s.m[1][0]=0LL;s.m[1][1]=1LL; } inlinevoidC(Mat&s){ s.m[0][0]
csuhoward·2014-10-21 20:00

deep learning Softmax分类器（L-BFGS,CG,SD）

前言：    在最优化计算方法中，我已经讲到了机器学习常用的一些参数优化的方法，如梯度法，共轭梯度法，牛顿法，拟牛顿法，在《最优化计算方法》板块，我都用回归分析比较了这些参数优化的方法，从现在开始，我将把这些参数优化的方法用来训练分类器
hlx371240·2014-10-12 09:00

共轭梯度法（Conjugate Gradient Methods-CG）在回归分析的应用和比较

这节将会讲一种共轭梯度法（CG），将和前面几种方法进行比较，比较其收敛性和最小迭代次数。  共轭梯度法（CG）的算法框架：             实验
hlx371240·2014-10-06 11:00

贝叶斯公式的共轭分布

  共轭分布是一种极大简化贝叶斯分析的方法。其作用是，在贝叶斯公式包含多种概率分布的情况下，使这些分布的未知参数在试验前被赋予的物理意义，延续到试验后，便于分析。
u014313009·2014-10-06 08:00

(共轭运用+矩阵快速幂)

题目链接题意： 求解 思路：记(a+b√)n为An，配项Cn=An+Bn=(a+b√)n+(a−b√)n两项恰好共轭，所以Cn是整数。
u011345461·2014-09-05 19:00

NMath.net .net平台的大神级数学分析工具、OLAP、BI、图形可视化、快速（持续更新）

结构稀疏的矩阵类的全部特征包括，三角形矩阵，对称矩阵，埃米特共轭矩阵，，三
愤怒的小吉·2014-08-26 10:00

复数矩阵和快速傅里叶变换

如果给定复向量，则其不再属于Rn，而属于n维复空间Cn，z中每个元素都是复数，此时在实数空间中定义的向量求模方法：zT乘z将不再适用，因为模长的平方应该始终是正数，在复数空间，z的模长平方应该等于z1的共轭乘以
xdfyoga1·2014-07-30 10:00
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