Lagrange

算法----欧拉算法

在计算固体力学中多用Lagrange列式，计算流体力学用Euler列式，但在解决流体－固体耦合问题时需要一种将两种方法的优点结合起来的算法，即ArbitraryLagrange-Euler算法，简称为ALE
Toast_qi·2016-07-17 15:00

论文笔记-Augmented Lagrange Multiplier Method for Recovery of Low-Rank Matrices

论文题目：TheAugmentedLagrangeMultiplierMethodforExactRecoveryofCorruptedLow-RankMatricesAbstract1.RobustPCA问题：recoveringalow-rankmatrixwithanunknownfractionofitsentriesbeingarbitrarilycorrupted.RPCA问题是一个凸
u012816943·2016-07-04 01:00

拉格朗日插值法

前言在数值分析中，拉格朗日插值法是以法国十八世纪数学家Joseph−Louis Lagrange（1736−1813）命名的一种多项式插值方法。
lyd_7_29·2016-06-20 21:00

深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件

在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT条件去求取。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件，只有当是凸函数的情况下，才能保证是充分必要条件。KKT条件是拉格朗日乘子法的泛化。之前学习的时候，只知道直接应用两个方法，但是却不知
ZhikangFu·2016-05-08 10:00

拉格朗日插值函数

function[gn]=Lagrange(A) n=size(A,1)-1 symsx; forj=1:n+1 Li(j)=sym('1') fori=[1:j-1j+1:n+1] Li(j)=Li(
lusongno1·2016-05-08 05:00

凸优化理论——无约束最优化方法 + Lagrange multipliers + KKT conditions

蛮久前学过了凸优化理论，今天要用到重温了一下。只是mark一下优秀的博客~转自华夏35度的无约束最优化方法及拉格朗日乘子法和KKT条件。几个重要概念：梯度：方向与等值面垂直，并且指向函数值提升的方向。正定二次型函数：n阶实对称矩阵Q，对于任意的非0向量X，如果有XTQX>0，则称Q是正定矩阵。对称矩阵Q为正定的充要条件是：Q的特征值全为正。二次函数:f(x)=12XTQX+bTX+c若Q是正定的，
Aewil·2016-03-22 15:00

凸优化（八）——Lagrange对偶问题

当Lagrange对偶问题的强对偶性成立时
Herbert002·2016-03-01 15:55

the Outline of Machine Learning

2课数理统计与参数估计Chebyshev不等式、大数定理、中心极限定理、矩估计、最大似然估计第3课矩阵和线性代数从马尔科夫模型看矩阵、特征向量、对称矩阵、线性方程第4课凸优化凸函数、共轭函数、凸优化、Lagrange
u013058160·2016-02-29 17:00

understanding the Euler Lagrange equation

Moredetailspleasereferto https://www.youtube.com/watch?v=08vJyA-XD3Q
seamanj·2016-02-24 00:00

深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件

xianlingmao/article/details/7919597http://www.the-idea-shop.com/article/215/understanding-why-the-method-of-lagrange-multipliers-workshttp
MyArrow·2016-01-29 11:00

视觉伺服系统分析--PnP问题

基于收敛解的主要实现算法是以下这几种：DEMENTHON,DEMENTHON_VIRTUAL_VS,DEMENTHON_LOWE;LAGRANGE,LAGRANGE_VIRTUAL_VS,LAGRANGE_LOWE
u013158492·2016-01-28 17:00

弱对偶理论与极大极小不等式的证明

minimizef0(x)subject tofi(x)≤0,i=1,⋯,m将其转化为Lagrange对偶问题，我们注意到supλ⪰0L(x,λ)=supλ⪰0(f0(x)+∑
q__y__L·2015-12-17 16:00

拉格朗日对偶（Lagrange duality）

拉格朗日对偶（Lagrange duality） 存在等式约束的极值问题求法，比如下面的最优化问题：         
·2015-11-11 12:27

深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件

转自 http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7919597 在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier
·2015-11-11 07:27

欧拉－拉格朗日方程

欧拉－拉格朗日方程  欧拉-拉格朗日方程 (Euler-Lagrange equation) 为变分法中的一条重要方程。它提供了求泛函的平稳值的一个方法。
·2015-11-03 21:33

理解FCM聚类算法中拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件

   在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT条件去求取。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件，只有当是凸函数的情况下，才能保证是充分必要条件。KKT条件是拉格朗日乘子法的泛化。之前学习的时候，只知道直接应用两个方法，
q664111·2015-11-03 20:00

拉格朗日乘子基本概念

另一种常见情况是求函数f(x1,x2,...,xn)在g(x1,x2,...,xn)=0的约束下取得极值的情况，这种时候就要用到拉格朗日乘子法（Lagrange multiplier）。
·2015-10-31 11:03

拉格朗日乘子/拉格朗日乘数（Lagrange multiplier）

基本的拉格朗日乘子法(又称为拉格朗日乘数法)，就是求函数f(x1,x2,...)在g(x1,x2,...)=0的约束条件下的极值的方法。其主要思想是引入一个新的参数λ（即拉格朗日乘子），将约束条件函数与原函数联系到一起，使能配成与变量数量相等的等式方程，从而求出得到原函数极值的各个变量的解。   具体方法： 假设需要求极值的目标函数 (objective function) 为
·2015-10-31 09:39

支持向量机SVM（二）

【转载请注明出处】 http://www.cnblogs.com/jerrylead 6 拉格朗日对偶（Lagrange duality）      先抛开上面的二次规划问题
·2015-10-30 12:16

SVM分类器求解(1)——Lagrange duality

先抛开上面的二次规划问题，先来看看存在等式约束的极值问题求法，比如下面的最优化问题： 目标函数是f(w)，下面是等式约束。通常解法是引入拉格朗日算子，这里使用来表示算子，得到拉格朗日公式为 是等式约束的个数。 然后分别对w和求偏导，使得偏导数等于0，然后解出w和。 然后我们探讨有不等式约束的极值问题求法，问题如下： 我们定义一般化的拉格朗日公式 这里的和都是拉格朗日算子
·2015-10-30 12:41

[再寄小读者之数学篇](2014-10-18 利用 Lagrange 中值定理求极限)

试求 $$\bex \vlm{n}n^2\sex{x^\frac{1}{n}-x^\frac{1}{n+1}},\quad x>0. \eex$$   解答: $$\beex \bea \mbox{原极限} &=\vlm{n}n^2\cdot x^\xi\ln x\sex{\frac{1}{n}-\frac{1}{n+1}}\quad\sex{\frac{1}{n+1}
·2015-10-23 08:06

[物理学与PDEs]第4章第3节 一维反应流体力学方程组 3.2 一维反应流体力学方程组的 Lagrange 形式

  一维粘性热传导反应流体力学方程组的 Lagrange 形式 $$\beex \bea \cfrac{\p \tau}{\p t'}-\cfrac{\p u}{\p m}&=0,\\
·2015-10-21 11:56

[物理学与PDEs]第3章习题6 Lagrange 坐标下的一维理想磁流体力学方程组的数学结构

试讨论 Lagrange 形式下的一维理想磁流体力学方程组 (5. 33)-(5. 39) 的类型.
·2015-10-21 11:53

[物理学与PDEs]第2章第5节 一维流体力学方程组的 Lagrange 形式 5.2 Lagrange 坐标

Lagrange 坐标 $$\beex \bea &\quad 0=\int_\Omega\cfrac{\p \rho}{\p t}+\cfrac{\p}{\p x}(\rho u)\rd x\
·2015-10-21 11:48

[物理学与PDEs]第2章习题11 Lagrange 形式的一维理想流体力学方程组在强间断线上的间断连接条件

对由第 10 题给出的 Lagrange 形式的一维理想流体力学方程组, 给出解在强间断线上应满足的间断连接条件 (假设体积力 $F\equiv 0$).
·2015-10-21 11:47

[物理学与PDEs]第2章习题10 一维理想流体力学方程组的 Lagrange 形式

试证明: 一维理想流体力学方程组的 Lagrange 形式 (5. 22)-(5. 24) 也可写成如下形式 $$\beex \bea \cfrac{\p \tau}{\p t}-\cfrac{\p u
·2015-10-21 11:46

[物理学与PDEs]第2章第5节 一维流体力学方程组的 Lagrange 形式 5.4 一维粘性热传导流体力学方程组的 Lagrange 形式

1. 一维粘性热传导流体力学方程组 $$\beex \bea \cfrac{\p\rho}{\p t}+\cfrac{\p }{\p x}(\rho u)&=0,\\ \cfrac{\p u}{\p t}+u\cfrac{\p u}{\p x} +\cfrac{1}{\rho}\cfrac{\p p}{\p x} -\cfrac{1}{\rho}\cfrac{\p }{\p x}\sez{
·2015-10-21 11:42

[物理学与PDEs]第2章第5节 一维流体力学方程组的 Lagrange 形式 5.3 一维理想流体力学方程组的 Lagrange 形式

1. 一维理想流体力学方程组 $$\beex \bea \cfrac{\p\rho}{\p t}+\cfrac{\p}{\p x}(\rho u)&=0,\\ \cfrac{\p u}{\p t}+u\cfrac{\p u}{\p x}+\cfrac{1}{\rho }\cfrac{\p p}{\p x}&=F,\\ \cfrac{\p S}{\p t}+u\cfrac{\p S}
·2015-10-21 11:42

拉格朗日插值法(Lagrange)

拉格朗日插值法是基于基函数的插值方法，插值多项式可以表示为：其中称为i次基函数Matlab中拉格朗日插值法函数为:Language功能：求已知点数据点的拉格朗日多项式调用格式：f=Lagrange(x,
zb1165048017·2015-09-10 15:00

OpenCASCADE Interpolation - Lagrange

OpenCASCADEInterpolation-Lagrangeeryar@163.comAbstract.Powerbasispolynomialisthemostsimplepolynomialfunction.Italsobecalledpowerseries.OpenCASCADEprovidesbasiccomputationfunctionsforpolynomialfunction
eryar·2015-09-05 12:00

OpenCASCADE Interpolation - Lagrange

OpenCASCADEInterpolation-Lagrangeeryar@163.comAbstract.Powerbasispolynomialisthemostsimplepolynomialfunction.Italsobecalledpowerseries.OpenCASCADEprovidesbasiccomputationfunctionsforpolynomialfunction
eryar·2015-09-05 12:00

拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT条件

拉格朗日乘子法：对于等式约束的优化问题，求取最优值。KKT条件：对于含有不等式约束的优化问题，求取最优值。最优化问题分类：（1）无约束优化问题：常常使用Fermat定理，即求取的导数，然后令其为零，可求得候选最优值。（2）有等式约束的优化问题：，使用拉格朗日乘子法，把等式约束用一个系数与写为一个式子，称为拉格朗日函数。再通过对各个参数求取导数，联立等式进行求取最优值。(3)有不等式约束的优化问题。
pestle·2015-07-22 10:00

Google Interview - Integers as Sum of Squares

  Lagrange's four-square theorem Every natural number can be represented as the sum of four integ
yuanhsh·2015-06-19 15:00

Google Interview - Integers as Sum of Squares

  Lagrange's four-square theorem Every natural number can be represented as the sum of four integ
yuanhsh·2015-06-19 15:00

深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件(KarushKuhnTucker)

在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT条件去求取。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件，只有当是凸函数的情况下，才能保证是充分必要条件。KKT条件是拉格朗日乘子法的泛化。之前学习的时候，只知道直接应用两个方法，但是却不知
apinetree·2015-06-02 11:03

深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件(KarushKuhnTucker)

在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT条件去求取。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件，只有当是凸函数的情况下，才能保证是充分必要条件。KKT条件是拉格朗日乘子法的泛化。之前学习的时候，只知道直接应用两个方法，但是却不知
apinetree·2015-06-02 11:03

深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件(KarushKuhnTucker)

在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT条件去求取。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件，只有当是凸函数的情况下，才能保证是充分必要条件。KKT条件是拉格朗日乘子法的泛化。之前学习的时候，只知道直接应用两个方法，但是却不知
apinetree·2015-06-02 11:03

深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件

转自：http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7919597在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT条件去求取。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件，只有当是凸函数
u014568921·2015-05-27 11:00

深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件

深入理解拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)和KKT条件http://blog.csdn.net/llp1992/article/details/45061841在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT条件
zdy0_2004·2015-05-02 01:00

简易解说拉格朗日对偶（Lagrange duality）

1.原始问题 假设是定义在上的连续可微函数（为什么要求连续可微呢，后面再说，这里不用多想），考虑约束最优化问题： 称为约束最优化问题的原始问题。 现在如果不考虑约束条件，原始问题就是： 因为假设其连续可微，利用高中的知识，对求导数，然后令导数为0，就可解出最优解，很easy. 那么，问题来了（呵呵。。。），偏偏有约束条件，好烦啊，要是能想办法把约束条
zhou_yuefei·2015-04-22 21:00

深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件

在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT条件去求取。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件，只有当是凸函数的情况下，才能保证是充分必要条件。KKT条件是拉格朗日乘子法的泛化。之前学习的时候，只知道直接应用两个方法，但是却不知
llp1992·2015-04-15 16:00

简说拉格朗日对偶

转载自：http://www.cnblogs.com/90zeng/p/Lagrange_duality.html?
YCH1035235541·2015-03-15 16:00

NYOJ 178 找规律(Lagrange插值公式)

链接：clickhere题意：描述大家一定见过这种题目：给你一些数请找出这些数之间的规律，写出下一个满足该规律的数。比如：25101726，则可以看出这些数符合n*n+1这个通项公式，则下一个数为37。这种通项公式不只一个，所以答案是不唯一的。但如果已知了N个数，且已知其通项公式是一个次数小于N的多项式，则答案就唯一确定了。现在给你一个数列，请找出规律并求出其下一个数为多少？输入第一行是一个整数T
u013050857·2015-02-24 23:00

Lagrange多项式插值计算

关于Lagrange插值多项式的定义如下：计算实现的代码如下：#include #include usingnamespacestd; doublePointsInsert(intn,doublexi
walkandthink·2015-01-13 21:00

数值分析中插值方法-Lagrange插值

关于数值分析中的Lagrange插值的详细介绍   一首先介绍一下插值的概念：        事实上插值指的是一种函数逼近的方法，简单的说即为存在函数,其中，当只是给定一系列的数值节点时，即，而要求在某一个节点的函数值时很难求解
u013871100·2015-01-07 11:00

拉格朗日插值法的MATLAB源程序

functiony0=Lagrange(x,y,x0)%给定一系列插值点(x,y)，得到在x=x0处，拉格朗日插值多项的值y0n=length(x);l=ones(1,n); %基函数fork=1:n   
wenyusuran·2014-12-04 16:00

用C++语言程序实现拉格朗日插值公式

C++程序实现Lagrange插值公式   Lagrange插值公式，是属于数值分析方面的内容，关于其应用，在这里就不多说。
u013871100·2014-11-18 16:00

深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件

转载自：http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7919597在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT条件去求取。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件，只有当是凸函
u013524655·2014-11-16 11:00

简易解说拉格朗日对偶（Lagrange duality）

引言：尝试用最简单易懂的描述解释清楚机器学习中会用到的拉格朗日对偶性知识，非科班出身，如有数学专业博友，望多提意见！  1.原始问题假设是定义在上的连续可微函数（为什么要求连续可微呢，后面再说，这里不用多想），考虑约束最优化问题：称为约束最优化问题的原始问题。现在如果不考虑约束条件，原始问题就是：因为假设其连续可微，利用高中的知识，对求导数，然后令导数为0，就可解出最优解，很easy.那么，问题来
90Zeng·2014-11-09 14:00

拉格朗日插值法 C语言实现

structData{ doublex; doubley; structData*next; }; /**************************************************** *Lagrange
KDF5000·2014-10-18 10:00
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