凸函数-不等式第22页

董秋仙-2一元函数微分学-2

将已知函数值的点在已知导函数值的点展开麦克劳林与罗尔定理使用泰勒公式求方程近似解洛必达不能使用时凑出导数的定义利用牛顿莱布尼茨公式证明函数有界拉格朗日协助取点+最值定理+费马定理判断多项式可能存在的最高次数区间端点在区间任意处泰勒展开证明詹森不等式詹森不等式证明基本不等式链求曲线的渐近线用詹森不等式证明杨氏不等式赫尔德不等式

南鸢北折·2022-11-11 09:18

数学知识整理：二重积分

上可积的函数f(x,y)必然是D上的有界函数有界闭区域D上的连续函数或者分片连续函数f(x,y)在D上可积1.2线性性质1.3积分区域可加（换言之，区域D被一条曲线分成两个部分区域D1和D2）1.4积分不等式

UQI-LIUWJ·2022-11-11 00:17

波浪排序

任务概述一串n个不等式符号；即：>或 _ > _ _ _因此，在上面的插图中，我们有n=8个不等式符号，和n+1=9个空位，用_表示，可以放置n+1=9个整数。

qq_40523298·2022-11-10 18:40

机器学习吃瓜（西瓜、南瓜书）笔记 task02-第三章线性回归

文章目录3.1一元线性回归3.1.1算法原理3.2.1最小二乘法3.2.2极大似然估计3.3求解www和bbb3.1证明是凸函数3.3.2求解www和bbb3.4机器学习三要素模型策略算法3.2多元线性回归

Alex好好干饭·2022-11-10 07:31

矩阵论（零）：线性代数基础知识整理（4）——线性空间与线性变换

本文主要有以下内容：线性空间线性空间与子空间內积公理（向量的正交投影、Cauchy-Schwarz不等式）范数公理（由内积诱导的范数、常用的向量范数、向量间距离）

exp(i)·2022-11-09 10:57

基于深度学习的自然语言处理复习笔记第五章

非线性神经网络的目标函数并不是凸函数，因此使用基于梯度的优化方法可能会陷入局部极小。但是，基于梯度的优化方法在实际应用中仍然取得了良好的效果。梯度计算是神经网络训练的核心。

weixin_42003117·2022-11-08 10:06

椭圆曲线java实现_椭圆曲线算法的基本原理及实现

1、基本概念1)椭圆曲线方程的一般形式：y^2=x^3+a*x+b，其中要求满足不等式4*a^3+27*b^2≠0例如：y^2=x^3+x+1mod232)椭圆曲线上的点的加法公式(适用于P≠Q的情况)

weixin_39556853·2022-11-07 23:07

张天德常考题型-函数与极限

目录求极限极限式中常数的确定无穷小的比较分段函数的连续性讨论函数的连续性，确定间断点的类型闭区间上连续函数的性质求极限利用极限存在的充要条件即左右极限存在且相等利用分子有理化，用平方差公式消去分子的根号利用极限存在准则单调有界原理单调有界数列必有极限夹逼准则注意放缩后不等式两端的极限要相等利用等价无穷小注意不能局部替换

南鸢北折·2022-11-07 16:30

机器学习极简入门笔记-1-基本概念和梯度下降法

目录梯度下降法凸函数梯度下降法具体思路梯度下降法的超参数梯度下降法的难点来自本书作者李烨的话“记录“准备一个笔记本，纸质版或电子版均可，将发现、感想、疑问、经验等全都记下来。

南鸢北折·2022-11-07 15:26

吴恩达教授机器学习课程笔记【六】- Part 6 学习理论

本节为吴恩达教授机器学习课程笔记第六部分，学习理论LearningTheory，主要包括：偏差的方差的含义与理解，联合界引理，霍夫丁不等式（切诺夫界），经验风险最小化，有限集和无限集假设类，VC维。

不会算命的赵半仙·2022-11-07 11:40

机器学习吴恩达课程学习笔记 Part1——从机器学习概念到线性回归

监督学习与无监督学习监督学习Supervisedlearning无监督学习Unsupervisedlearning二、线性回归模型的表示代价函数代价函数的定义代价函数的作用梯度下降法梯度下降的定义线性回归的梯度下降凸函数批处

Blanche117·2022-11-07 10:45

人工智能数学课高等数学线性微积分数学教程笔记（7. 最优化）

笔记目录前言7.最优化-基本概念-梯度下降法-牛顿法-坐标下降法-数值优化算法面临的问题-凸优化问题-凸集-凸函数-凸优化的性质-凸优化一般的表述形式-拉格朗日乘数法-拉格朗日对偶-KKT条件7.最优化

yyywxk·2022-11-04 11:47

每天五分钟机器学习算法：拉格朗日乘数法和KKT条件

KKT条件当我们要求一个函数的极值，同时还有两种类型的约束条件，一种约束条件是等式约束，另外一种约束是不等式约束：x是一个变量（n维，n个样本），我们想要找到使得f(x)最大的x，还要满足上面的约束。

幻风_huanfeng·2022-11-04 01:23

2022-11-03匆忙的一天又要结束了

16题，立体几何中向量的数量积运算，结合平均值不等式。史老师讲

文芳读写·2022-11-03 22:14

多目标优化算法学习笔记

的适应度分配基于指标基于指标评价候选解的性能按决策分类前决策搜索前输入决策信息，产生一个解后决策提供一组解供决策者选择independentsampling每个目标赋予不同权值每次调整criterionselection分为k个子种群对不同目标进行优化，非凸函数难以找到最优

靛青紫·2022-10-31 21:55

非线性规划（凸规划，无约束最优化方法，约束最优化方法）

凸规划凸规划：可行域是凸集，函数是凸函数。求f(x)的H矩阵，H矩阵一定是对称矩阵（除了主对角线以外，其余元素关于主对角线对称）。若H矩阵半正定，则f(x)是凸集上的凸函数；若为正定，则为严格

-Yii·2022-10-31 18:10

进化算法——约束优化

约束优化问题可以写成这个问题包含p+m个约束，其中m个不等式约束，p个等式约束。满足全部约束条件的x的集合被称为可行集。违反一个或多个约束的x的集合被称为不可行集。

王不留行✨·2022-10-30 17:36

优化器 optimizer

优点：训练速度快，对非凸函数效果好缺点：局部最优点或鞍

be_humble·2022-10-30 11:06

机器学习实战（七）支持向量机（SVM）

线性可分支持向量机与硬间隔最大化三、线性支持向量机与软间隔最大化四、非线性支持向量机和核函数五、序列最小优化算法SMO六、线性SVM的详细推导七、非线性的SVM的详细推导八、拉格朗日函数以及KKT条件九、凸函数和凸优化理解十

Qxw1012·2022-10-30 07:45

案例分析题

2022上在求角的余弦值时，未能及时获得α的取值范围，使计算过程不够严谨，逻辑推理能力欠缺α的正切值时，公式使用错误，未能正确理解运算对象的正切值的方法2019下（1）错误之处时在解答过程中连续使用两次基本不等式

weixin_44522477·2022-10-27 11:25

拉格朗日对偶

对于如下带等式约束和不等式约束的优化问题：与拉格朗日乘数法类似，构造广义拉格朗日函数：必须满足的约束。

喜欢打酱油的老鸟·2022-10-27 09:17

数字图像处理——基本运算

，则称两个像素邻接1.2：像素距离距离的度量：对于像素点p(x,y),q(s,t),z，如果度量D满足以下条件，则称为距离的度量函数正定性：(,)≥0;(=,(,)=0)对称性：(,)=(,)距离三角不等式

_瞳孔·2022-10-21 10:54

matlab如何泰勒公式用求近似值_泰勒公式在生活中的应用.doc

本文主要从带不同余项的泰勒公式在近似计算、求函数极限、有关不等式的证明、判断函数极值等方面做具

江边的石头房子·2022-10-14 11:46

差分约束算法

概括如果一个系统由n个变量和m个约束条件组成，形成m个形如ai-aj≤k的不等式(i,j∈[1,n],k为常数),则称其为差分约束求不等式的可行解源点需要满足的条件:从源点出发,一定可以走到所有的边否则用单源最短路做的话有一条边走不到则该边对应的不等式就无法满足把每个

华北理工大学ACM协会·2022-10-14 10:29

数学建模-数学规划模型

即求目标函数在一定约束条件下的极值问题2.数学规划的一般形式min(ormax)Z=f(x)s.tgi(x)<=0,i=1,2,…,m(不等式约束)约束条件，也可能等式约束、整数约束…x:决策变量（一般多个自变量

smile~。·2022-10-13 19:57

最优化理论（三）

带等式约束可微凸优化的罚函数可微凸优化问题对偶函数和罚函数形式：二范数和log−barrierlog-barrierlog−barrier黄金分割迭代法，回溯直线搜索ArmijoRuleArmijo\quadRuleArmijoRule方法函数的强凸性定义强凸函数的凸优化目标估计精

_森罗万象·2022-10-12 10:08

实验精神终将胜利：量子纠缠的祛魅七十年

奖项颁发给了法国科学家阿兰·阿斯佩、美国科学家约翰·克劳泽和奥地利科学家安东·蔡林格，以表彰他们在“纠缠光子实验、验证违反贝尔不等式和开创量子信息科学”方面所做出的贡献。

脑极体·2022-10-12 07:46

Matlab小结6（线性规划）

linprog(f,A,b,Aeq,beq)[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)x返回的是决策向量的取值;fval返回的是目标函数的最优值;f为价值向量;A,b对应的是线性不等式约束

Recurrr·2022-10-11 19:49

2022诺贝尔物理学奖：曾背负恶名的贝尔理论与历经10年的探索

年诺贝尔物理学奖被授予科学家阿兰·阿斯佩(AlainAspect)，约翰·弗朗西斯·克劳泽(JohnF.Clauser)和安东·塞林格(AntonZeilinger)，以表彰他们“用纠缠光子进行的实验，建立了贝尔不等式的违反

·2022-10-09 15:55

0-1规划的MATLAB求解

0-1规划问题的MATLAB标准型1、在上述模型中，目标函数f需要“极小化”，不等式约束形式为“≤”。

華毓·2022-10-07 09:58

关于训练过程中损失函数出现断崖式增长的问题

训练过程中损失函数出现断崖式增长原因(一).由于损失函数是非凸函数，学习率设置的过大导致跳出了最优解的区间，我们可以选择动态改变学习率的优化算法，比如adam(二)当训练过程中出现梯度爆炸也会导致损失出现断崖式增长梯度爆炸或消失出现的原因根本原因

想到的名字都被人用了·2022-10-05 21:56

神经网络与深度学习作业1：第二章课后题

使用平方损失函数处理分类问题时，由于分类问题的结果是离散值,分类正确的项之间以及分类错误的项之间误差都是一样的，不具有距离的意义，通过计算平方得到的误差大小实际上并不能很好地反映误差大小，且分类问题的函数不是凸函数

Jacobson Cui·2022-10-02 07:42

最优化方法01——向量、线性函数、范数

@李忆如·2022-10-02 07:41

范数（norm）

在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式，它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。划重点：范数的三个特性（满足条件）

huige_zzu·2022-09-30 13:13

基础知识 - 范数

向量范数满足条件：1.正定：对于所有的向量,他们的范数,并且只有时才有2.齐次：对于所有的向量和,存在3.三角不等式：对于所有的向量和,存在常用的向量范数为范数：其中的情形最重要，分别记为,和．在不引起歧义的情况下

我与春风皆过客。·2022-09-30 13:55

数值分析——范数

向量的1范数是指向量的每个元素绝对值求和向量的2范数是指向量的每个元素平方求和再开方向量的无穷范数是向量元素绝对值的最大值向量范数的三条性质：非负数，齐次性，三角不等式。

用编程写诗·2022-09-30 12:15

范数（norm）几种范数的简单介绍

我们知道距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化了的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。

南方铁匠·2022-09-30 12:09

范数的简介

在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。

daijingxin·2022-09-30 12:05

范数

范数的定义若X是数域K上的线性空间，泛函║·║:X->R满足：1.正定性：║x║≥0，且║x║=0x=0；2.正齐次性：║cx║=│c│║x║；3.次可加性(三角不等式)：║x+y║≤║x║+║y║。

Alec-Wong·2022-09-30 12:33

每天五分钟机器学习：逻辑回归算法的损失函数为什么是凸函数？

如果使用平方差我们前面学习了逻辑回归算法，我们并且知道了逻辑回归算法的损失函数为什么不使用平方差，主要原因就是如果使用平方差那么逻辑回归的损失函数就不是凸函数，那么就会有很多的局部最小值，那么就很难找到局部最优

幻风_huanfeng·2022-09-30 07:40

matlab多目标优化工具箱_基于遗传算法的多目标优化算法

其中，x可能拥有上下约束、线性等式约束以及线性不等式约束。多目标优化算法的目的为寻找Pareto最优解。

迷津返途·2022-09-28 09:10

Matlab求解非线性规划

C.Ceq则是独特的非线性约束，其中C代表非线性不等式约束，Ceq代表非线性等式约束。由于非线性规划的目标函数可能为非线性函数，所以要定义为函数，传入参数时只需传入:“函数名”即可。

仰望—星空·2022-09-25 10:05

多元函数的微分学思维导图_多元函数微分学思维导图_多元函数微分学j_多元函数微分学思维导图...

数学竞赛辅导函数恒成立问题专题训练1.已知不等式x+m≤0在区间［2,3］上恒成立，求实数m的取值范围。

weixin_39550940·2022-09-25 01:20

01 高等数学上下册知识点总结

高等数学上下册知识点总结一、初等数学公式1.1等比数列求和公式1.2常用不等式1.3三角函数公式1.3.1和差化积简单形式1.3.2和差化积复杂形式1.3.3积化和差公式1.4椭圆面积公式1.5排列组合公式

王慕白·2022-09-25 01:08

多元函数极值专题

多元函数极值专题无条件极值条件极值利用轮换对称式化简拉格朗日乘子三角换元法利用齐次式化简拉格朗日乘子利用二次型求解利用常见不等式求解无条件极值无条件极值属于多元函数极值中，较为简单的一类问题，其解决的问题描述一般是

帅小柏·2022-09-25 00:08

【概率论基础进阶】大数定律和中心极限定理

文章目录切比雪夫不等式大数定律中心极限定理切比雪夫不等式切比雪夫不等式：设随机变量XXX的数学期望E(X)E(X)E(X)和方差D(X)D(X)D(X)存在，则对任意的ϵ>0\epsilon>0ϵ>0，

烧灯续昼2002·2022-09-22 11:37

【概率论与数理统计】猴博士笔记 p38-40 切比雪夫不等式、大数定律、中心极限定理

文章目录切比雪夫不等式大数定律中心极限定理切比雪夫不等式题干特征：求的P里面有不等式求的概率的事件是某个绝对值求的P里面的不等式符号与外面的不等式符号相反满足以上特征就要用到切比雪夫不等式。

karshey·2022-09-18 09:57

梯度下降法基本原理

为了便于理解，我们先从最简单的一元凸函数开始介绍梯度下降

奋斗在阿尔卑斯的皮卡丘·2022-09-13 17:57

利用雅可比方法求线性方程组C语言_优化方法（一）

1.梯度下降法（GradientDescent）针对无约束最优化问题，梯度下降法是常用的最优化方法之一，其法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。

weixin_39534149·2022-09-13 07:29

【13】函数的极限

评注13.2在未学习指数与对数函数之前，题13.1不能使用指数(对数)不等式。定理13.3证明令，显然，而且因为，所以。题13.4证明：(1),则(2),则证明(1)证法1：构造函数，则，

备考999天·2022-09-08 10:29

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