阻尼牛顿法

考察具有粘性阻尼的单摆，u‘‘+cu‘+ksinu=0绘制其在区域(u,u‘)∈[-4,4]×[-3,3]相图（Matlab程序）

matlab程序下载地址：https://mbd.pub/o/bread/mbd-Y5mckppshttps://mbd.pub/o/bread/mbd-Y5mckppshttps://mbd.pub/o/bread/mbd-Y5mckpps总共两个文件，下载后将两个文件放置在同一文件夹下，点击main.m在matlab中打开并运行即可。运行后的图如下所示：matlab程序下载地址：https:/
糖児児べ_·2022-12-26 00:50

用matlab做单摆,用Matlab软件求单摆的运动

罗颖，罗兴垅(赣南师范学院物理与电子信息科学系，江西赣州341000)摘要：直接从单摆的运动微分方程出发，应用Matlab软件，求出了线性单摆阻尼振动的解析解和非线性单摆无阻尼振动、阻尼振动的数值解；画出了单摆的振动曲线和相图
叶琦彰·2022-12-26 00:20

单摆的动力学建模以及matlab仿真（牛顿法和拉格朗日方程法）

建模牛顿法有空再写拉格朗日方程法首先我们先确定广义坐标，并同时计算出来摆杆的转动惯量接着列拉格朗日方程计算动能（转动动能）计算势能（取铰链处为零势能高度）：计算L计算拉格朗日方程中的中间量将上述的中间量带入拉格朗日方程
Allen953·2022-12-26 00:42

次梯度的理解

1.简介凸优化中一阶逼近的梯度下降法、二阶逼近的牛顿法在某点使用时都需要使用这个点对应的一阶二阶导数来进行逼近或判别。
Takoony·2022-12-25 19:49

线性与非线性规划：牛顿法

文章目录前言一、牛顿法二、代码示例1.代码2.示例总结前言本系列涉及线性与非线性规划中的几种规划算法1.本节介绍牛顿法，是对一维搜索中的牛顿法的推广，求解一般无约束问题的牛顿法。
S_Radar·2022-12-25 10:50

振动力学——1.单自由度系统自由振动

1.单自由度系统无阻尼自由振动图1-1单自由度系统单自由度系统如图1-1所示，设x为质量块位置，以质量块静平衡位置为原点，λ为静变形，当受到初始扰动时，有牛顿第二定律，得：(1-1)由于静平衡位置有：(
山上的小酒馆·2022-12-25 07:54

最优化算法汇总，及计算实例20220621（持续更新中）

1.2线性规划与最小二乘法的关系2.最小二乘法（解决线性）3.最速下降法（又名梯度下降法、最速下降法）（解决无约束问题）3.1主要迭代公式3.2实例1：3.3实例24.牛顿法（牛顿迭代法）5.拉格朗日乘数法
funzmg·2022-12-24 18:05

USC提出拟牛顿法深度学习优化器Apollo，效果比肩SGD和Adam

作者丨XuezheMa@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/401826098编辑丨极市平台导读本文介绍了Apollo，一种针对非凸随机优化的拟牛顿方法。它通过对角矩阵逼近Hessian，动态地将损失函数的曲率应用到优化的过程中。Apollo是目前第一个能在实际中应用的深度神经网络的优化算法，并能在多个任务和网络结构上取得比肩甚至超过SGD和Adam的效果
Tom Hardy·2022-12-24 11:25

数据首发！空气悬挂前装搭载率破1%，明年冲刺70万套

除了传统固定式金属螺旋弹簧悬挂，主动悬架系统的前装上车主要是CDC主动液力悬挂和MRC电磁悬架两种；其中，CDC通过电子液力阀智能调节减震器舒适和运动的软硬特性，MRC则是通过传感器实时收集车辆与路面的信息，高频控制电磁减震器的阻尼
高工智能汽车·2022-12-24 09:29

浅谈机器人基础概论--运动控制算法

这里，使用一个过阻尼的二阶系统作为被控对象，对PID控制进行仿真测试：由于控制器一般为数字控制器，这里采用离散形式的PID。单位阶跃相应的时域信号可
理工智控·2022-12-24 09:41

线性粘弹性材料Maxwell模型在Abaqus中基于Prony的应用

线性粘弹性材料广义Maxwell模型粘弹性材料概括了材料的弹性和粘性特征，由弹簧和阻尼分别表征。广义Maxwell模型是多支Maxwell模型的组合。
勇敢的GBQ·2022-12-24 08:14

高斯牛顿法

高斯牛顿法主要思想是将\(f(x)\)进行一阶的泰勒展开。然后求解其最小二乘解。
小帆敲代码·2022-12-23 22:03

拟牛顿法、高斯牛顿法、牛顿法、共轭梯度法法的python实现[数值最优化2021]

文章目录拟牛顿法-BFGS高斯-GN牛顿法-Newton共轭梯度法总结拟牛顿法-BFGS#-*-coding:utf-8-*-##Author:xhc#Date:2021-05-2816:01#project
Windalove·2022-12-23 22:03

牛顿法和高斯牛顿法对比

文章目录一、非线性最小二乘一、牛顿法二、高斯牛顿法三、列文伯格-马夸尔特法（LM）四、ceres求解优化问题一、非线性最小二乘考虑最小二乘函数F(x),其等于：通过求F(x)导数为零，获得x的最优值求解这个非线性最小二乘的方法可以是牛顿法
猪猪侠的猪猪女孩·2022-12-23 22:03

高斯牛顿法详解

一、高斯牛顿法发展历程1、从上倒下为高斯牛顿法的前世今生已经未来的演化：最速下降法（一阶梯度法）牛顿法（二阶梯度法）高斯牛顿法列文伯格法马夸尔特法二、问题的引出1、考虑如下优化目标函数：min⁡xF(x
我只是一只自动小青蛙·2022-12-23 22:33

牛顿法、高斯牛顿法和列文伯克-马奎特算法浅析

牛顿法、高斯牛顿法和列文伯克-马奎特算法都是常见的解决非线性最小二乘法问题的算法。本文主要简单介绍一下三者之间的特点和区别。
Legolas~·2022-12-23 22:32

牛顿法、拟牛顿法、高斯-牛顿法、共轭梯度法推导总结

最近整理了几篇关于牛顿法及其优化算法都不甚满意，网上大多相关技术博客很多是拼凑起来的，多数不全面（某些推导中间过程被省略），或者数学公式的符号表达方式不统一，造成看起来非常
月亮与六便士丶·2022-12-23 22:32

梯度下降、牛顿法、高斯牛顿&L-M算法比较

本文梳理一下常见的几种优化算法：梯度下降法，牛顿法、高斯-牛顿法和L-M算法，优化算法根据阶次可以分为一阶方法（梯度下降法），和二阶方法（牛顿法等等），不同优化算法的收敛速度，鲁棒性都有所不同。
OORRANNGGE·2022-12-23 22:31

牛顿法，高斯-牛顿法

牛顿法（Newton’smethod）假如已知函数f(x)f(x)f(x)，想要求f(x)=0f(x)=0f(x)=0的解（或者叫根）。
Yemiekai·2022-12-23 22:31

平分法及牛顿法求解平方根

1.问题描述解非线性方程算法无论是在理论还是实际应用的角度来看，都是极为重要的。在科学和工程中，如何较好的得到一个非线性方程的数值解，是数值分析算法研究中极其重要的领域之一。我们主要讨论几个解一元非线性方程的解法，即：f(x)=0(1)f(x)=0\tag{1}f(x)=0(1)我们想要知道当f(x)f(x)f(x)为非线性方程时，有什么方法求解f(x)f(x)f(x)的零点，也就是上面方程的根．
Dovake·2022-12-23 22:01

学习记录-视觉SLAM十四讲第2版（八）

实践部分1.安装Ceres和g2o库2.gaussewton项目3.ceresCurveFitting项目4.g2oCurveFitting项目二、第6讲的普通习题1.证明式子2.调研各种方法3.高斯牛顿法的细节
从此刻开始不同·2022-12-23 15:48

非线性优化整理-3.Levenberg-Marquardt法(LM法)

从历史上讲，LM法最初作为高斯牛顿法的改良而被提出，随后才有了信赖域法上应用。这里先从高斯牛顿法/梯度下降法混合的视
boksic·2022-12-23 15:25

Coursera自动驾驶1.5——纵向控制和横向控制

文章目录一、横向控制1.PID控制（1）PID控制介绍（2）例子：二阶弹簧质量阻尼模型2.PID纵向控制3.前馈速度控制（1）介绍（2）汽车纵向速度控制二、横向控制1.介绍2.控制器设计3.类型误差2.
李明朔·2022-12-23 09:32

OpenCV去畸变undistortPoints原理解析

在相机标定时的采用的是带有三个参数的径向畸变模型和两个参数的切向畸变模型，如下：去畸变undistortPointsopencv对特征点去畸变的原理是迭代法的一种：不动点迭代求解非线性方程的根，当然也可以用高斯牛顿法
leaf_csdn·2022-12-22 18:44

机器学习-逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）

5.逻辑斯蒂回归有什么优缺点6.逻辑斯蒂回归有哪些应用7.逻辑斯蒂回归常用的优化方法有哪些7.1一阶方法7.2二阶方法：牛顿法、拟牛顿法：8.逻辑斯
毛飞龙·2022-12-22 13:23

【周志华机器学习】三、线性模型

2.对数几率回归(logistic回归）2.1概述2.2优点2.3求解2.4用到的优化方法1.一阶方法2.二阶方法：牛顿法、拟牛顿法3线性判别分析(LDA)4.多分类学习5.类别不平衡问题
CHH3213·2022-12-22 13:23

【无标题】周志华机器学习线性模型

一、本周学习情况学习周志华机器学习线性模型的章节内容学习梯度下降法和牛顿法二、学习情况描述1.线性模型优缺点形式简单、易于建模，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想，许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得
一直在路上的程序猿·2022-12-22 13:18

底盘域控制器（CDC）

底盘域可集成的功能多样，常见的有空气弹簧的控制、悬架阻尼器的控制、后轮转向功能、电子稳定杆功能、转向柱位置控制功能等。通过与智能执行
经纬恒润·2022-12-21 16:53

内点法外点法matlab代码,分享：惩罚函数法（内点法、外点法）求解约束优化问题最优值...

方法一：外点牛顿法：clcm=zeros(1,50);a=zeros(1,50);b=zeros(1,50);f0=zeros(1,50);%ab为最优点坐标，f0为最优点函数值，f1f2最优点梯度。
空蝉于是·2022-12-21 09:59

matlab最优化函数

Matlab优化方法一、求无约束多变量（多元）极小值非线性优化问题有fminsearch和fminuncfminsearch利用了单纯形法的原理fminunc利用了拟牛顿法的原理这两个函数都容易陷入局部优化
kelotiya·2022-12-21 09:22

高斯牛顿法进行三维球拟合(含C++代码)

高斯牛顿法进行三维球拟合最小二乘法高斯牛顿法三维球拟合最小二乘法\quad我们假设目标函数为F(x)F(x)F(x)，误差函数为f(x)f(x)f(x)，则最小二乘可表示为minF(x)=12∥f(x)
jiangxing11·2022-12-20 20:21

基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（Matlab代码实现）

非线性规划是20世纪50年代形成的一门新兴学科，研究一个n元实函数在一组等式或者不等式约束条件下的优化问题，主要包括坐标轮换法、共轭梯度法和拟牛顿法等。遗传算法是一类借鉴
wlz249·2022-12-19 16:31

公式写成matlab代码,大话遗传算法（含Matlab代码）

遗传算法简介转载自：https://blog.csdn.net/acelit/article/details/78187715在工程实践中，经常面临多变量、不可微、不连续、有约束等条件下的最优化问题，此时梯度下降法、牛顿法等传统的优化算法难以下手
语嫣凝冰·2022-12-19 16:01

深度学习-优化器

RMSProp4.AdaDelta5.Adam优化器选择出处1.引言优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法，其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种，而二阶优化一般是用二阶导数（Hessian矩阵）来计算，如牛顿法
早睡的叶子·2022-12-19 15:00

非负矩阵分解NMF(2): 拟牛顿法及其他方法

文章目录写在前面拟牛顿法(Quasi-Newtonmethod)公式推导代码实现其他方法公式推导代码实现写在前面在之前的一篇文章中非负矩阵分解（1）已经介绍了NMF的基本概念，数学基础以及代码实现，这里不再对
FrenchOldDriver·2022-12-18 19:09

共轭梯度法（Conjugate Gradients）（4）

最近在看ATOM，作者在线训练了一个分类器，用的方法是高斯牛顿法和共轭梯度法。看不懂，于是恶补了一波。学习这些东西并不难，只是难找到学习资料。简单地搜索了一下，许多文章都是一堆公式，这谁看得懂啊。
Yemiekai·2022-12-18 00:35

共轭梯度法（Conjugate Gradients）（5）

最近在看ATOM，作者在线训练了一个分类器，用的方法是高斯牛顿法和共轭梯度法。看不懂，于是恶补了一波。学习这些东西并不难，只是难找到学习资料。简单地搜索了一下，许多文章都是一堆公式，这谁看得懂啊。
Yemiekai·2022-12-18 00:35

《 METHODS FOR NON-LINEAR LEASTSQUARES PROBLEMS》论文学习

本篇论文探讨了解决非线性最小二乘问题的一些经典优化方法，例如牛顿法、高斯牛顿法、梯度下降法
wincent嘻嘻哈哈·2022-12-17 21:41

区间二分法（Bisection Method）迭代求根的python程序

方程求根的常用迭代法有：二分法、不动点迭代、牛顿法、弦截法。二分法求实根最简单有效的方法：二分法。易于在计算机上实
Fo*(Bi)·2022-12-17 17:40

python二分法求方程的根_方程求根-二分法、牛顿法、割线法（Python）

课堂笔记整理：方程求根-二分法、牛顿法、割线法。内容来自周善贵老师的《计算物理》课程。二分法数学基础：对于连续函数构成的方程：，如果在区间上满足：，则区间内至少存在一点，使得。
weixin_39957461·2022-12-17 17:37

一天1个机器学习知识点（一）

一天1个机器学习知识点（一）（决策树，有无监督学习，SVM，梯度下降法，逻辑回归，NB）一天1个机器学习知识点（二）（KNN，Kmeans，偏差方差，参数非参数模型，生成模型判别模型，正则化，概率，牛顿法
猫猫玩机器学习·2022-12-17 11:47

神经网络参数优化算法,神经网络损失函数设计

现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同
普通网友·2022-12-16 19:37

机器学习面经

机器学习常见面试问题算法要从以下几个方面来掌握：产生背景，适用场合（数据规模，特征维度，是否有Online算法，离散/连续特征处理等角度）；原理推导（最大间隔，软间隔，对偶）；求解方法（随机梯度下降、拟牛顿法等优化算法
LintaoD·2022-12-16 15:55

logistic_regression算法

本节不仅介绍了Logistic回归在sklearn中模型应用，还介绍了liblinear、牛顿法、拟牛顿法(DFP算法、BFGS算法、L-BFGS算法)、梯度下降、随机梯度下降等，正文如下，欢迎围观喔~
FanLei_Data·2022-12-16 13:08

模型预测控制（MPC）解析（七）：约束控制问题的表述

上一篇中举了一个无阻尼振荡器控制模型的例子，当系统控制量饱和时，控制性能显著下降，为避免这种情况，上例中的核心思想是改变Δu(k)\Delta{u}(k)Δu(k)以适应当控制变量约束发生的情况。
诺诺埃里斯·尤克里里·2022-12-15 08:43

机器学习----回归与最优化的区别与联系

一.最优化-寻找最小值1.梯度下降法a.批量梯度下降法，b.随机梯度下降法，c.小批量梯度下降法通过梯度的处理来决定下次采样的位置2.牛顿法3.启发式如遗传算法，通过选择、交叉、变异，来选择下次采样的位置
追梦苦旅·2022-12-14 16:53

几种优化问题求解算法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）

我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，博主越来越发现最优化方法的重要性，学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解，比如我们现在学习的机器学习算法
猫和大海@—@·2022-12-14 07:16

常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）

转载，原文见：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4751804.html我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，博主越来越发现最优
大道上的头陀·2022-12-14 07:45

回归，逻辑回归，线性判别的python实现-DataWhale吃瓜教程-task02

b)}=$利用最优化的思路当$E_{(w,b)}=$最小时w,b的值求解方法包括梯度下降法，根据推到公式直接解损失函数：逐点计算平方损失误差，然后求平均数导数：西瓜书上公式3.30，这几个方法都没有用牛顿法
zaprily·2022-12-13 21:32

【Python常微分方程】

Python常微分方程@[TOC](Python常微分方程)1.导入模块2.常微分方程3.符号方法求解ODE3.1牛顿冷却定律3.2自动应用初始条件3.3阻尼振荡器3.4方向场图3.5近似解析解3.6使用拉普拉斯变换求解
2345VOR·2022-12-13 13:48
上一页 6 7 8 9 10 11 12 13 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他