conjugate

e^{ix} 的 conjugate value(复共轭)

e^{ix}的conjugatevalue正文实数的复共轭eixe^{ix}eix的复共轭推导正文这里简单说明一下eixe^{ix}eix的复共轭。实数的复共轭首先，我们知道，所谓复共轭是针对复数而言的。对于实数，我们知道，实数集被复数集包含。因此，实数也可以看作是一个复数，比如，对于实数xxx，其复数形式为：x+i⋅0(1)x+i\cdot0\tag{1}x+i⋅0(1)复共轭的操作是对复数的虚
勤奋的大熊猫·2024-02-06 17:38

数据类型2

、减、乘、除以及幂乘等运算(8+10j)>>>x*y(-9+38j)>>>abs(x)#内置函数abs()可用来计算复数的模5.0>>>x.imag#虚部4.0>>>x.real#实部3.0>>>x.conjugate
一棵草_0e33·2024-02-04 23:59

将复数中的虚部取反 即对复数求共轭 numpy.conjugate()

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等级考试+500强双证书】【Python-数据分析】将复数中的虚部取反即对复数求共轭numpy.conjugate()[太阳]选择题请问以下代码中执行语句输出结果是
刘经纬老师·2023-11-13 21:56

花青染料Cy7标记人转铁蛋白 ，Transferrin-Cy7 Conjugate的介绍

中文名称：Cy7标记人转铁蛋白英文名称：Transferrin-Cy7Conjugate本制品以人转铁蛋白和花青染料7(Cyanine7，Cy7)为原料，采用化学交联法制备的标记物。
qiyueshengwu123·2023-10-13 13:55

“共轭”(conjugate)是什么意思？

如下图所示：在英语中，“共轭”对应的单词是“conjugate”。“conjugate”这个词源自拉丁语“coniugare”，而“coniugare”这个由
ComputerInBook·2023-04-19 14:13

一、python基本数据结构

数字包括整型、浮点型、复数（与其他语言重点区分）赋值方式和一般变量相同整数是不可变类型复数的常见属性num.real复数的实部num.imag复数的虚部num.conjugate()复数的共轭复数工厂函数
zhile_doing·2023-04-17 10:31

Python3 - 复数的数学运算

就像下面这样：print(a.real)print(a.imag)print(a.conjugate()
惑也·2023-04-13 15:59

21、python复数

关于python中的复数1.表示复数的语法是real+imagej2.实部和虚部都是浮点数3.虚部的后缀可以是“j”或者“J”4.复数的conjugate方法可以返回该复数的共轭复数。
小李大哥·2023-04-09 05:06

Python基础语法小题目

4.关于Python中的复数，下列说法错误的是（）A.表是复数的语法是real+imagejB.实部和虚部都是浮点数C.虚部必须后缀j，且必须小写D.方法conjugate返回复数的共轭复数5.以下不能创建一个字典的语句是
Eline_569f·2023-03-13 03:37

27复矩阵和快速傅里叶变换

共轭转置（Conjugate
我什么都布吉岛·2023-02-04 17:40

共轭梯度法（Conjugate Gradients）（3）

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。后来找到一篇《AnIntroductiontotheConjugateGradientMethodWithouttheAgonizingPain》，解惑了。为什么中文没有这么良心的资料呢？英文看着费劲，于
Yemiekai·2023-01-13 11:04

共轭梯度法(Conjugate gradient)详解

1.什么是共轭向量对于正定矩阵Q，如果有xTQy=0x^TQy=0xTQy=0那么我们可以称x,y是关于Q-conjugate。
bitcarmanlee·2023-01-13 11:04

Notes on Conjugate Gradient Method

本文为作者原创，原载于我们的主页，转载于此。这是一个关于共轭梯度法的笔记。请大家注意的是，这是个笔记，并不是一个教程，因此少不了跳跃和欠解释的地方。对CG方法了解不多的同学请移步这里。线性方程组和极小化问题一个关于对称矩阵的线性方程组等价于求解如下极小值问题：这很容易说明，我们微分目标函数得(1)所以意味着.设为问题的解，为偏离极小值点的位移，即(2)我们定义残差或负梯度，容易看出，正比于偏离梯度
PlanckScale·2023-01-13 11:03

共轭梯度法（Conjugate Gradients）（2）

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。后来找到一篇《AnIntroductiontotheConjugateGradientMethodWithouttheAgonizingPain》，解惑了。为什么中文没有这么良心的资料呢？英文看着费劲，于
Yemiekai·2023-01-13 11:32

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。后来找到一篇《AnIntroductiontotheConjugateGradientMethodWithouttheAgonizingPain》，解惑了。为什么中文没有这么良心的资料呢？英文看着费劲，于
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。后来找到一篇《AnIntroductiontotheConjugateGradientMethodWithouttheAgonizingPain》，解惑了。为什么中文没有这么良心的资料呢？英文看着费劲，于
Yemiekai·2022-12-18 00:35

【MATLAB与机械设计】多维优化之共轭梯度法

function[k,x_min,f_min]=Conjugate_Gradient_Method(f,
不会编程的小朋友·2022-12-14 07:13

共轭复数，共轭根式，共轭矩阵，共轭方向，共轭方向法，共轭梯度法，共轭分布，共轭函数，傅里叶变换的共轭对称

radicalconjugates)4.共轭矩阵（自共轭矩阵、Hermitian（埃尔米特）矩阵）5.共轭方向6.共轭方向法7.共轭梯度法8.共轭分布(conjugacy)9.共轭函数（对偶函数、极化函数）共轭（conjugate
wzg2016·2022-12-14 07:42

共轭梯度法（Conjugate Gradients）（1）

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。后来找到一篇《AnIntroductiontotheConjugateGradientMethodWithouttheAgonizingPain》，解惑了。为什么中文没有这么良心的资料呢？英文看着费劲，于
Yemiekai·2022-09-13 12:56

理解LDA：共轭先验分布（Conjugate priors）

LDA的全称是LatentDirichletallocationLDA算法可以根据给定的文本集合以及预先指定的主题个数，对文本进行主题分类，并给出每个类别下的主题关键词。理解LDA算法的关键是共轭先验分布，LDA利用了共轭先验分布的特性：经过Bayes推断之后的后验分布仍然和先验分布的形式相同，这意味着可以利用一批数据来更新先验分布P0的参数，使其变成服从同样分布的后验分布P1，并可以将P1作为下
对抗天网的小人儿·2022-02-12 03:44

强化学习基础 - 共轭梯度

Thebaseofdeepreinforcementlearning-ConjugateGradient作者|JonathanHui翻译|斯蒂芬•二狗子校对|斯蒂芬•二狗子审核|酱番梨整理|菠萝妹原文链接：https://medium.com/@jonathan_hui/rl-conjugate-gradient
AI研习社·2022-02-10 00:25

python中的复数

复数有实数部分和虚数部分构成3.表示虚数的语法：real+imagej4.实数部分和虚数部分都是浮点型5.虚数部分必须有后缀j或J复数的内建属性复数对象拥有数据属性，分别为该复数的实部和虚部复数还拥有conjugate
乂静·2021-03-13 15:15

最速下降法(Steepest descent)与共轭梯度法(Conjugate gradient)

目标问题：初始化参数：在第一步迭代时(k=0)，共轭梯度法等同于最速下降法：采用牛顿迭代法搜寻k=0时适当的步长因子：当k=1时，将带入原迭代方程，并采用最速下降法迭代：再次采用牛顿迭代法搜寻k=1时适当的步长因子：将带入原迭代方程，并采用最速下降法迭代：。。。。。。利用最速下降法的迭代方法，重复多次的迭代。当k=1时采用共轭梯度法迭代：采用牛顿迭代法搜寻k=1时适当的步长因子：将带入原迭代方程，
Bokman·2020-12-17 09:20

PCG(preconditioned conjugate gradient)算法

转载于:https://www.cnblogs.com/lansebandaoti/p/10401758.html
weixin_34032779·2020-09-11 22:44

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-共轭梯度方法（Conjugate Gradient）

概述共轭梯度算法在最优化问题中备受关注，有两层用途，一是可以求解线性方程Ax=b；二是可以求解最优化问题。相对于最速下降法，它没有额外的矩阵存储并且比更快，一般N步内收敛。实际收敛效率依赖于系数矩阵特征值的分布。主要介绍一下内容：1.线性共轭梯度算法2.共轭方向算法3.共轭梯度算法4.收敛性5.非线性共轭梯度算法线性共轭梯度算法共轭梯度算法是一个求解线性方程的迭代方法问题形式CG算法求解问题的两种
下一步·2020-09-11 21:49

Python_趣味知识点集锦

例如定义一个虚数，分别输出它的实部和虚部：a=4.7+0.666j#定义一个虚数print(a)#输出这个虚数print(a.real)#输出实部print(a.imag)#输出虚部print(a.conjugate
Better_Zflyee·2020-09-10 11:01

python数据类型问题

例如定义一个虚数，分别输出它的实部和虚部：a2=3+345.jprint(a2.real)#输出实数print(a2.imag)#输出虚数print(a2.conjugate())#输出该复数的共轭复数输出结果共轭复数共轭复数
_三余无梦生_·2020-08-20 11:10

Conjugate Gradient

ConjugateGradientBeforedivingintoHaskell,let’sgooverexactlywhattheconjugategradientmethodisandwhyitworks.The“normal”conjugategradientmethodisamethodforsolvingsystemsoflinearequations.However,thisexten
Mr丶Caleb·2020-08-20 06:57

Conjugate prior-共轭先验的解释

一问题来源：看PRML第二章时遇到的。二问题描述：PRML第68页说：“Weshallseethatanimportroleisplayedbyconjugatepriors,thatleadtoposteriordistributionshavingthesamefunctionalformastheprior,andthatthereforeleadtoagreatlysimplifiedBa
萝卜羊·2020-08-18 00:28

数值计算方法 线性方程组的数值解法(4)---向量和矩阵范数(norm) 高斯-赛德尔(Gauss-Seidel)迭代、共轭梯度(Conjugate Gradient)迭代

(范数部分matlab有现成函数，若有需要直接参照matlab_norm)向量范数设x∈Rn\boldsymbolx\in\boldsymbolR^nx∈Rn则范数||x||满足：∣∣x∣∣≥0||\boldsymbolx||\ge0∣∣x∣∣≥0当且仅当x=0,||x||=0。任意实数λ∣∣λx∣∣=∣λ∣∣∣x∣∣||\lambda\boldsymbolx||=|\lambda|||\bold
润林~wcz·2020-08-17 10:23

(Python3) Numeric (数字)类型

除法，返回一个整数x%y求余-x取负数+x不变abs(x)求x绝对值abs()int(x)x转换为整数int()float(x)x转换为浮点数float()complex(re,im)complexc.conjugate
_Beny_·2020-08-17 02:59

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

转载须注明出处：http://www.codelast.com/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；而在自变量
Savitch·2020-08-16 06:49

ArcGIS字段计算器中的python函数

字段计算器界面如图.conjugate()，共轭复数.denominator()，返回分母.imag()，返回复数的虚数部分.numerator()，返回分子.real()，返回复数的实数部分.as_interger_ratio
sxzhustar·2020-08-15 15:43

Mathematica入门教程

系统所提供的功能大部分以系统函数的形式给出，内部函数一般写全称，而且一定是以大写英文字母开头，如Sin[x],Conjugate[z]等。乘法即可以用*，又可以用空格表示，如23＝2*3＝6,
quyang0602·2020-08-05 14:45

【优化】共轭函数(Conjugate Function)超简说明

共轭函数是最优化问题中非常重要的概念，常用来在原问题和对偶问题之间进行转换。本文从便于理解的角度对其进行介绍，并推导常见例子。本文主要参考S.BoydandL.Vandenberghe,ConvexOptimization中3.3节。定义对于原函数f(x),x∈D，其共轭函数为：f∗(y)=supx∈D(−f(x))其中，表示两个变量的内积对于标量：=y⋅x对于向量：=yTx对于n×n对称矩阵：=
shenxiaolu1984·2020-08-04 00:49

最优化方法：共轭梯度法（Conjugate Gradient）

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39891197共轭梯度法（ConjugateGradient）共轭梯度法（英语：Conjugategradientmethod），是求解数学特定线性方程组的数值解的方法，其中那些矩阵为对称和正定。共轭梯度法是一个迭代方法，它适用于稀疏矩阵线性方程组，因为这些系统对于像Cholesky分解这样的直接方法太
-柚子皮-·2020-08-03 20:54

ceres之共轭梯度求解器

参考源码：https://github.com/ceres-solver/ceres-solver/blob/master/internal/ceres/conjugate_gradients_solver.cc
xiechaoyi123·2020-07-29 00:28

2月20日 阻尼牛顿法，拟牛顿法（Quasi-Newton Methods）及各种具体实现方法，共轭梯度法（Conjugate Gradient）

阻尼牛顿法牛顿法与拟牛顿法学习笔记（一）牛顿法https://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453https://zhuanlan.zhihu.com/p/37524275回忆牛顿法：拟牛顿法（Quasi-NewtonMethods）参考：https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/7532830.html拟牛顿
Hali_Botebie·2020-07-13 04:29

Numpy中矩阵对象（matrix）

矩阵对象的属性：matrix.Ttranspose：返回矩阵的转置矩阵matrix.Hhermitian(conjugate)transpose：返回复数矩阵的共轭元素矩阵matrix.Iinverse
此番风景·2020-07-12 16:20

Convex Relaxation, Convex Conjugate, L1 & L0 norm, rank & nuclear norm

了解机器学习的人应该都知道，在优化非凸函数的时候，希望用一个凸函数来代替这个非凸函数，以获取凸函数在优化过程中良好的性质。比如RPCA里，sparse部分的L0norm用L1norm来代替，low-rank部分的rank用nuclearnorm（核范数）来代替。L0和rank是非凸的，L1和nuclearnorm是凸函数，但为什么这样的approximation（在某种意义下）是最佳的呢？之前在网
Proteus_FAN·2020-07-12 00:56

理解 Conjugate Function

共轭函数是最优化问题中非常重要的概念，常用来在原问题和对偶问题之间进行转换。定义对于原函数，其共轭函数为其中，表示两个变量的内积。注意，这个的共轭函数的定义域要求对有上界。即，共轭函数的值不能无穷大。几何意义对于共轭函数的每一个自变量，其取值相当于一条直线与原函数之差的最大值：这条直线，其斜率由决定。两条曲线之差随着变化，其最大值可以对求导得到：即：曲线斜率与直线斜率相同处的，能够得到最大值。带入
LF8313·2020-07-11 13:18

共轭梯度法（Conjugate Gradient）

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，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。以上参考百度百科的共轭梯度法，但是一开始没看明白，结合《数值分析》中的一些解释，结合自己的理解，算是大概弄明
MAUM·2020-07-02 11:40

Conjugate gradient method

共轭梯度法。一种求解数学特定线性方程组Ax=b的数值解的迭代方法。要求矩阵A对称（symmetric）且正定（positivedefinite）。Ax=b是数值求解常见的偏微分方程，可以用Cholesky分解。当等式左边是稀疏矩阵线性方程组时，Conjugategradientmethod更加适用。另外，该方法也可以用于求解无约束的最优化问题。对于非对称矩阵，有双共轭梯度法，Biconjugate
Qinginging·2020-07-01 03:32

【python基础】——python 复数运算

就像下面这样：>>>a.real2.0>>>a.imag4.0>>>a.conjugate()(2-4j)>>>另外，所有常见的数学运算都可以工作：>>
Teingi·2020-06-28 23:08

Maple CheatSheet

C1-%:ans-evalf()-ifactor()-trunc(整数）,frac（小数）,round,floor,ceil-I:虚数单位abs,conjugate,argument,convert(4
NoneLand·2020-03-04 10:12

python函数集锦

ABCcomplex(real,imag)：表示复数x=complex(3,6)实部x.real=3虚部x.imag=6共轭复数x.conjugate()求模abs(x)复数的sin，cos，exp都需要
哎呀_落锦繁华·2020-01-06 00:28

Mathematica快速入门核心内容提示 | ZYMIN

系统所提供的功能大部分以系统函数的形式给出，内部函数一般写全称，而且一定是以大写英文字母开头，如Sin[x],Conjugate[z]等。
zzhm·2020-01-01 11:45

学习python3的野路子——复数(complex)

该类型[2]可处理+、_、*、/四种运算；若c为复数类型，则c.real表示实部，c.imag表示虚部，还可以通过c.conjugate()求其共轭复数。至于为啥python3中复数中用表示而不是。
HerdingCat·2019-12-01 10:59

学习python3的野路子——复数(complex)

该类型[2]可处理+、_、*、/四种运算；若c为复数类型，则c.real表示实部，c.imag表示虚部，还可以通过c.conjugate()求其共轭复数。至于为啥python3中复数中用表示而不是。
HerdingCat·2019-12-01 10:58

学习python3的野路子——复数(complex)

该类型[2]可处理+、_、*、/四种运算；若c为复数类型，则c.real表示实部，c.imag表示虚部，还可以通过c.conjugate()求其共轭复数。至于为啥python3中复数中用表示而不是。
HerdingCat·2019-12-01 10:58
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