凸函数-不等式第32页

时钟问题VS解不等式求交集

TickandTickTimeLimit:2000/1000MS(Java/Others)MemoryLimit:65536/32768K(Java/Others)TotalSubmission(s):7884AcceptedSubmission(s):2177ProblemDescriptionThethreehandsoftheclockarerotatingeverysecondandmee

Raise·2020-08-23 01:24

【证明】【一题多解】布尔不等式（union bound）的证明

布尔不等式（Boole’sinequality）也叫（unionbound），即并集的上界，描述的是至少一个事件发生的概率（P(⋃iAi)P(⋃iAi)）不大于单独事件（事件之间未必独立）发生的概率之和

Inside_Zhang·2020-08-23 01:19

不等式

今天数学课的内容是解不等式：L=mthenexit(-1);ifl>rthenexit(-1);ifsmodm=0thenexit(-1);s:=smodm;i:=(l-1)divs+1;ifi*s=lthenexit

愤怒的愣头青·2020-08-23 00:27

唐闸附近有没有初中数学辅导班

配方法是数学中一种重要的恒等变形的方法，它的应用十分非常广泛，在因式分解、化简根式、解方程、证明等式和不等式、求函数的极值和解析式等方面都经常用到它。名思胡老师：

hyhyhyaaaa·2020-08-23 00:53

线性规划——单纯型算法

max（2）约束条件：等式（3）变量约束：非负xj>=0（4）资源限量：非负bj>=0二、非标准型的标准化（以下变量后面括号中均为下标）（1）min转换为maxminZ=CX--->maxZ=-CX（2）不等式转换为等式约束

RookieZQF·2020-08-22 23:02

最优化算法总结（批量梯度下降【BGD】，随机梯度下降【SGD】），牛顿法，拟牛顿法）

最优化算法总结最优化方法主要有：梯度下降（批量梯度下降【BGD】，随机梯度下降【SGD】），牛顿法，拟牛顿法当目标函数是凸函数时，梯度下降每次求解是全局解，其解不保证全局最优解每次通过求导找出梯度方向（

老男孩-Leo·2020-08-22 22:21

11.06 关于我的个人商业模式的思考

注意力＞时间＞金钱，这个不等式，我到底在多大程度上认可？这个不等式，也确实需要具体问题具体分析。我笃信我的时间价值和注意力可以像复利曲线那样。

陈斌鸿蒙笔记·2020-08-22 20:51

vscode保存代码，自动按照eslint规范格式化代码设置

就拿vue项目来说，之前做的几个项目，很多小伙伴代码格式化用的是vue-beautify,这个格式化工具有个明显的缺点，就是三元不等式明明可以一行显示，非得格式化成3行，import用{}引入多个变量或者函数

迷途而不返·2020-08-22 19:42

ZOJ-1508 Intervals 差分约束

那么对于题目给定条件有表达式dis[b]-dis[a-1]>=ci，根据这个不等式就能够进行构边了。

weixin_33972649·2020-08-22 19:50

马尔科夫不等式与切比雪夫不等式

马尔科夫不等式与切比雪夫不等式马尔科夫不等式切比雪夫不等式切比雪夫不等式就是刻画事物偏离它本质的偏离程度的大小的概率。

ukakasu·2020-08-22 18:40

让竞赛之花在数学王国开放

图片发自App图片发自App华东师范大学的七年级下册前三章围绕着方程不等式转悠，枯燥乏味占领着学生的心境。我不断的变换方式想让我的数学课堂有趣些，今晚，我选择了竞赛。

木子世界·2020-08-22 15:13

CTR、推荐系统学习路线

1.基础1.1凸函数1.2最优化理论1.2.1无约束优化问题通过对目

behamcheung·2020-08-22 12:27

高中数学集合知识点小题解题方法

集合是高中数学的第一章作为第一章开始学习的内容不仅仅是因为它简单更多的是因为他很基础作为接轨一定要学好他集合的考点：这章大部分是考在前三个选择题他会和不等式等内容结合起来有时候也会考在不等式的选修还有导数里面的一小问的结合对于集合的学习集合考在题目中要注意分类讨论多种结果要做到不落每种情况注意空集是任何集合的子集

yugedang·2020-08-22 09:55

BZOJ4061/Gym100624F CERC2012 Farm and Factory 最短路、切比雪夫距离

i\)到\(1\)号点的最短距离，\(g_i\)表示\(i\)到\(2\)号点的最短距离，\(s_i\)表示\(n+1\)号点到\(i\)号点的最短距离，\(A=s_1,B=s_2\)根据最短路三角形不等式

weixin_30577801·2020-08-22 03:08

Lucky Days -codeforce

题意题解线段\([l_a+kt_a,r_a+kt_a]\)，\([l_b+kt_b,r_b+kt_b]\)相交，可以建立一个不等式：\[l_b\leqy\leqr_b\]\[y\equivl_a+kt_a

weixin_30413739·2020-08-22 03:58

【BZOJ4061】[Cerc2012]Farm and factory（最短路，构造）

那么可以得到几个不等式：\(d_{u,1}\led_{u,x}+d_{x,1},d_{u,2}\led_{u,x}+d_{x,2}\)。同理还有几

weixin_30275415·2020-08-22 03:17

相似性度量（距离及相似系数）

其中，距离度量的性质：非负性，自反性，对称性和三角不等式。本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。

vast_w·2020-08-22 03:24

EM算法以及GMM(高斯混合模型）

预备知识1.1、协方差矩阵1.2、黑塞矩阵1.3、正定矩阵二、高斯混合模型2.1、标准差椭圆2.2、高斯混合模型（GMM）2.3、多元高斯混合2.4、应用场景2.5、kmeans应用2.6、基本Jensen不等式应用三

pennyyangpei·2020-08-22 02:20

python数组过滤，输出满足条件的元素，例如python输出一维矩阵中的非0元素

numpy数组中的非0元素importnumpyasnpa=np.mat([[0,1,0,1,2,3,4,0]])b=np.array([0,1,0,1,2,3,4,0])printa[a>0]#[]里面是不等式成立的情况

Senvenno27·2020-08-21 21:55

梯度下降初识-求取凸函数极值

梯度下降初识-求取凸函数极值梯度下降：梯度下降是迭代法的一种,通过选择一个初始点，然后计算该点的导数，再通过导数和步长推进到下一个点，直到两个点之间的差值很小为止。

g1x2w3·2020-08-21 19:36

多元二次函数的全微分、梯度，凸函数的充要条件

多元二次函数的全微分、梯度，凸函数的充要条件postedon2018-12-2412:34CreatorKou阅读(...)评论(...)编辑收藏

creator123123·2020-08-21 18:19

2.数理统计与参数估计

注：以下内容整理于七月算法2016年4月班培训讲义，详见：http://www.julyedu.com/内容简介：A.重要统计量B.重要定理与不等式C.参数估计A.重要统计量一、概率与统计概率：已知总体的分布情况

aidway·2020-08-21 18:40

KL散度、JS散度、Wasserstein距离

定义如下：因为对数函数是凸函数，所以KL散度的值为非负数。有时会将KL散度称为KL距离，但它并不满足距离的性质：KL散度不是对称的；KL

改个名字真不容易�·2020-08-21 11:05

KL散度、JS散度与wasserstein距离

公式定义如下：KL散度可称为KL距离，但它并不满足距离的性质：（1）KL散度不是对称的；（2）KL散度不满足三角不等式。

低头看得破·2020-08-21 11:49

微分中值定理及其应用——（不定式极限&洛必达法则）

以导数为工具研究不等式极限，这个方法通常称为洛必达(L'Hospital)法则。

Galois_Mar·2020-08-21 10:11

罗尔定理、拉格朗日中值定理和柯西中值定理和用他们证明不等式、

已知f(x),F(x)在闭区间[a,b]上连续，在(a,b)上可导罗尔定理如果f(a)=f(b),则必定存在a<ξ

Adzuki2018·2020-08-21 10:42

微分中值定理与导数的应用

1.常用的三个定理分别是罗尔定理、拉格朗日中值定理、柯西中值定理他们这三个定理是经常用来证明不等式的式子成立①罗尔定理：②拉格朗日中值定理：③柯西中值定理：2.证明不等式例子

smalllxp·2020-08-21 10:52

支持向量机学习小结

凸二次规划问题：优化目标函数是二次函数，且是凸函数，约束条件是线性函数。如果一个线性函数能够将样本分开，称这些数据样本是线性可分的。那么什么是线性函数呢？

canoe1234·2020-08-21 08:42

石子归并（dp + 四边形不等式优化）

题目N堆石子摆成一个环。现要将石子有次序地合并成一堆。规定每次只能选相邻的2堆石子合并成新的一堆，并将新的一堆石子数记为该次合并的代价。计算将N堆石子合并成一堆的最小代价。例如：1234，有不少合并方法1234=>334(3)=>64(9)=>10(19)1234=>154(5)=>19(14)=>10(24)1234=>127(7)=>37(10)=>10(20)括号里面为总代价可以看出，第一种

LSC的博客·2020-08-21 01:44

将一根木棍分成三段，求这三段构成三角形的概率

而这三段长能构成三角形的条件是：任意两边之和大于第三边，也就是下面三个不等式得同时成立：x+y>a-x-y(x+yy(yx

fanoICT·2020-08-20 23:50

最小回文分解学习笔记

我们有一个不等式:PL(S[1..i])−1⩽PL(S[1...i+1])⩽PL(S[1..i])+1PL(S

ezoilearner·2020-08-20 21:12

数学模型

用字母、数字和其他数学符号构成的等式或不等式，或用图表、图像、框图、数理逻辑等来描述系统的特征及其内部联系或与外界联系的模型。它是真实系统的一种抽象。

xf807989·2020-08-20 20:08

pku 3159 Candies 第一道Dijkstra+堆维护+差分约束系统的题目

是死对头，两人势如水火，不能相容，因此fq希望自己分得的糖果数尽量多余llw，而对于其他小朋友而言，不患寡而患不均的意识甚是强烈，比如A小朋友强烈希望自己的糖果数不能少于B小朋友m个，即B-A=满足该不等式的解

linliwen123·2020-08-20 16:15

解题报告：CF1307D Cow and Fields(最短路、最优解不等式化简)

CF1307DCowandFields整张无向图的边权为1。首先求出1,n1,n1,n两个点的单源最短路径。这kkk个特殊点中，我们令第aaa个特殊点到111的距离为xax_axa，到nnn的距离为yay_aya。设答案是连接a,ba,ba,b两点。我们的目的就是最大化min（xa+yb+1，ya+xb+1)min（x_{a}+y_{b}+1，y_{a}+x_{b}+1)min（xa+yb+1，y

繁凡さん·2020-08-20 04:43

题目1104：整除问题

要使所有的i使不等式都成立，只需求出最小的e

nurnoch·2020-08-20 04:57

不等式求最值问题，这4种解法你用过哪种？

基本不等式是高考热点之一，通常为中低档题为主，但是常考常新，但是考查范围大致不变，无非也就是求最值，求取值范围等，昨天讲了求取值范围的问题，今天讲最值的问题，这个最值其实应用特别广泛，在很多求最值问题中

超级高考生App·2020-08-20 01:57

中学时代（四）

再上升到一元二次方程，二元一次方程，不等式，简单的平面，立体几何，基本的概率，三角函数问题等等。比起小学肯定是提升了不少，但也还是非常基础，现在看来就是小儿科，不过却并非如此。

哇_哦·2020-08-19 23:29

Concentration Inequality(集中不等式)更新版

联系方式请见我博客https://wyue.name/Concentrationinequality刻画了一组随机变量的和（或者样本平均数）与其期望值的偏离程度，在算法收敛性分析过程中是非常有用的一类不等式

xfdywy·2020-08-19 22:52

【最优化理论】4.2带约束最优化

带约束最优化1.等式约束2.不等式约束3.优化的对偶理论3.1原始问题3.2对偶问题1.等式约束经典拉格朗日乘子法是下面的优化问题（注：x\boldsymbol{x}x是一个向量）min⁡xf(x)

Mini-Tesla-Coil·2020-08-19 19:24

笔记：约束问题的最优化：拉格朗日乘子法、KKT条件

约束条件可以分为：（1）等式约束、（2）不等式约束等式约束的优化问题，可直接使用拉格朗日乘子法去求最优解；不等式约束的优化问题，可以转化为满足KKT约束条件下应用拉格朗日乘子法求解。

Mdzc·2020-08-19 18:10

求数轴上一点到数轴上一些点距离之和最小

第一个：绝对值不等式：||a|-|b||≤|a±b|≤|a|+|b|这里要用的是|a|+|b|≥|a+b|可以推出如|a|+|b|+|c|≥|a+b+c|以及更多未知数时的情况，对于这样的形式，取等号时要求

hehe_54321·2020-08-19 09:35

火柴棍移动游戏

任务描述根据题目已有要求，对本次任务作出如下细化和明确：用火柴棍摆成一个两位数以内的加、减、乘的等式或不等式，即运算数和结果均不超过99和-99，移动一根或两根火柴使得等式成立，并摆出所有可能的答案。

douyaeba·2020-08-19 09:05

数学优化学习笔记

P其实是该方程的黑塞矩阵黑塞矩阵的求法为也就是说在一个二元二次方程中左上为x1二次求导结果右下为对x2二次求导结果其余为分别对x1、x2求导结果剩下的部份就是正常的Ax=b来描述了凸优化问题的基本形式凸函数的判断方式

Robin392·2020-08-19 08:25

四边形不等式优化dp

一、首先先看一道例题（codeforces321E）有一群人要乘船,一共有k条船,现在要将n个排好堆的人分进这k条船中,使得总代价尽可能小上船的方法如下:首先第一条船靠岸,队伍中前q1q1个人上船然后第二条船靠岸,队伍中前q2q2个人上船............最后第kk条船靠岸,队伍中qkqk个人上船为了保证所有人都有船坐,要求q1+q2+...+qk=nq1+q2+...+qk=n并且q1,q

Nobody_knows_me·2020-08-19 08:00

(邹博ML)凸优化

目录凸集的基本概念凸函数的基本概念凸优化的一般提法凸集基本概念思考两个不能式两个正数的算术平均数大于等于几何平均数给定可逆对称阵Q，对于任意向量x,y，有：思考凸集和凸函数在机器学习中，我们把形如这样的图形的都称为凸函数

Pteromyini·2020-08-19 05:21

组合数学作业整理与解题思路总结：容斥原理, 生成函数和递归函数

所需要拥有的性质的反面,求出全体计数的个数和所有不满足这些性质的计数个数,并且将两者相减,得到的才是我们所需要的计数数量.对性质的把握和判断切勿出错.以"应用容斥原理求满足某些性质的整数多元方程解或整数多元不等式解

霧雨魔理沙·2020-08-19 04:57

SLAM、自动驾驶算法、3D视觉岗位秋招知识点（附有解答）

李群李代数、特征点法与直接法手推BARANSAC在图像匹配上应用PnP（3D-2D）、ICP（3D-3D）直接法与光流法常见SLAMSLAM目录SVO中深度滤波器原理VINS-mono论文解读数学知识凸集、凸函数

try_again_later·2020-08-19 04:14

【2018 计蒜之道复赛】计蒜客贝壳找房函数最值

邻项交换，不等式aj(aix+bi)+bj>ai(ajx+bj)+biaj(aix+bi)+bj>ai(ajx+bj)+bi可化为ai−1bi#includeusingnamespacestd;structf

sdfzyhx·2020-08-19 03:33

李宏毅机器学习第一次作业

略2.中心极限定理、正态分布、最大似然估计略3.线性回归LossFunction推导4.损失函数和凸函数之间的关系损失函数，即判断这个网络性能的函数，表示为L(a,y)5.全局最优和局部最优全局最优，理解为整个的最优化

孤客...·2020-08-19 03:07

从零开始-Machine Learning学习笔记(35)-最大熵模型

.前言假设离散随机变量X的概率分布是P(x)，其熵为：H(P)=−∑xP(x)log⁡P(x)H(P)=-\sum_{x}P(x)\logP(x)H(P)=−x∑P(x)logP(x)熵满足下列的不等式

kabuto_hui·2020-08-19 02:47

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