conjugate

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 10:27

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 10:27

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 10:27

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 10:26

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·2019-11-28 05:19

Python 标准数据类型

intfloatboolcomplex(复数)String(字符串)List(列表)Tuple(元组)Dictionary(字典)Set(集合)数字1.复数num.real实部num.imag虚部num.conjugate
北风吹沙·2019-06-30 15:00

[工程优化]共轭方向法(Conjugate direction method)的共轭梯度法(Conjugate gradient method)实现【附python代码】

文章目录引用Preliminaries梯度与梯度下降矩阵(半)正定线性方程组正交向量共轭方向及共轭方向组牛顿法(Newton'smethod)共轭方向法从几何出发说明共轭方向法的有效性共轭方向的理解避免锯齿现象共轭方向法的数理基础共轭方向法的效率一维搜索的性质：共轭方向法的算法理论基础共轭方向法的共轭梯度法(Conjugategradientmethod)实现共轭方向法与共轭梯度法的关系由梯度构造
身披白袍·2019-04-21 23:55

tf.transpose() 详解 —》理解为主

tensorflow中用于转置，变换维度的方法tf.transpose():deftranspose(a,perm=None,name="transpose",conjugate=False):--Args
feifeiyechuan·2019-04-18 21:53

Python—数据类型之complex类型

代表实数的属性名，imag代表虚数的属性名(1.0,1.0)除//、%、divmod()以及三个参数的pow()外，其它操作符与函数都可用于复数进行操作，赋值操作符的增强版也可以方法>>>z=1+1j;>>>z.conjugate
JP-Destiny·2018-10-28 10:52

共轭梯度法(Conjugate Gradient Method)

我们要求解线性方程组Ax=b其中A是对称正定矩阵（spd），给定Rn中n个线性无关的向量r0,r1,⋯,rn−1,我们想要构造另外的一组基p0,p1,⋯,pn−1,并满足⟨pi,pj⟩=0,∀i≠j其中内积⟨⋅,⋅⟩待定，上述性质就是共轭性。然后将解表示为x=∑i=0n−1αipi利用共轭性，我们有αi=⟨x,pi⟩⟨pi,pi⟩,∀i=0,1,⋯,n−1根据问题的特性和矩阵的对称正定性，我们定义
Liang_Ling·2017-11-16 16:52

Python中complex复数类型的简单介绍

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
zhengyuv·2017-11-15 08:14

凸函数的对偶函数（conjugate）

那么，h(x)≤f(x)当且仅当μ∗≥sup{−f(x)|x∈Rn}.那么，F∗是如下定义的f∗的上境图：f∗(x∗)=supx{−f(x)}定义：f∗称为f的对偶函数（conjugate）。f∗实
Liang_Ling·2016-11-18 12:28

二、Python'核心编程（数字）

数字类型：整型、长整型、布尔型、双精度浮点型、十进制浮点型、复数整型一般以十进制表示八进制整型以数字0开始十六进制整型以0x或0X开始复数属性num.real该复数的实部num.imag该复数的虚部mun.conjugate
HMLinux·2016-08-22 23:09

python学习day2（二）

1.类与对象的关系对于Python，一切事物都是对象，对象基于类创建type是获取类的dir是获取这个类里面的成员2.int内部功能介绍bit_length:返回表示当前数字占用的最少位数；conjugate
spykids·2016-01-25 15:00

python学习day2（二）

1.类与对象的关系对于Python，一切事物都是对象，对象基于类创建type是获取类的dir是获取这个类里面的成员2.int内部功能介绍bit_length:返回表示当前数字占用的最少位数；conjugate
spykids·2016-01-25 15:00

共轭先验（conjugate prior）

共轭是贝叶斯理论中的一个概念，一般共轭要说是一个先验分布与似然函数共轭；那么就从贝叶斯理论中的先验概率，后验概率以及似然函数说起：在概率论中有一个条件概率公式，有两个变量第一个是A,第二个是B,A先发生，B后发生，B的发生与否是与A有关系的，那么我们要想根据B的发生情况来计算A发生的概率就是所谓的后验概率P(A|B)（后验概率是一个条件概率，即在B发生的条件下A发生的概率）计算公式是P(A|B)=
司马_羽鹤·2016-01-19 21:00

共轭先验（conjugate prior）

共轭是贝叶斯理论中的一个概念，一般共轭要说是一个先验分布与似然函数共轭；那么就从贝叶斯理论中的先验概率，后验概率以及似然函数说起：在概率论中有一个条件概率公式，有两个变量第一个是A,第二个是B,A先发生，B后发生，B的发生与否是与A有关系的，那么我们要想根据B的发生情况来计算A发生的概率就是所谓的后验概率P(A|B)（后验概率是一个条件概率，即在B发生的条件下A发生的概率）计算公式是P(A|B)=
司马_羽鹤·2016-01-19 21:00

Python 核心编程 第五章 笔记

复数属性属性描述num.real该复数的实部num.imag该复数的虚部num.conjugate()返回该复数的共轭复数>>> aComplex = -8.333-1.47j >>> aComplex
forChan·2015-11-27 20:00

转：Conjugate prior-共轭先验的解释

Conjugate prior-共轭先验的解释    原文： http://blog.csdn.net/polly_yang/article/details/8250161
·2015-11-13 08:20

《模式识别与机器学习》学习笔记：2.0 前言

nbsp; density estimation     ill-posed 不适定的 # parametric distribution     conjugate
·2015-11-13 07:04

day3_python学习笔记_chapter5_数字

num.conjugate()，返回该复数的共轭复数。 3.
·2015-11-12 18:02

机器学习的数学基础（1）--Dirichlet分布

基础知识：conjugate priors共轭先验     共轭先验是指这样一种概率密度：它使得后验概率的密度函数与先验概率的密度函数具有相同的函数形式。它极大
·2015-11-12 15:40

系数线性系统地加速处理

文章集中在介绍 Bi-Conjugate Gradient 和 stabilized Conjugate Gradient iterative methods
·2015-11-12 12:51

共轭梯度(Conjugate gradient)

http://class.htu.cn/nla/chat5/sect5_1.htm 最速下降 http://class.htu.cn/nla/chat5/sect5_2.htm 共轭梯度 介绍和证明都很详细易懂，先收藏了，没时间仔细看粗略看了下。     最速下降法，是从一个正定对称阵构造出一个2次型多项式，求解多项式的最小值出的X值，来得到
·2015-11-12 12:10

机器学习的数学基础（1）--Dirichlet分布

基础知识：conjugate priors共轭先验     共轭先验是指这样一种概率密度：它使得后验概率的密度函数与先验概率的密度函数具有相同的函数形式。
·2015-11-08 16:57

The Joys of Conjugate Priors

The Joys of Conjugate Priors (Warning: this post is a bit technical.)
·2015-11-01 10:44

PRML Chapter 2. Probability Distributions

Probability Distributions P68 conjugate priors       In Bayesian probability
·2015-11-01 10:43

Conjugate prior relationships

Conjugate prior relationships The following diagram summarizes conjugate prior relationships for
·2015-11-01 10:42

机器学习&数据挖掘笔记_12（对Conjugate Gradient 优化的简单理解）

  　　数学优化方法在机器学习算法中至关重要，本篇博客主要来简单介绍下Conjugate Gradient(共轭梯度法，以下简称CG)算法，内容是参考的文献为：An Introduction
·2015-10-27 11:04

[Bhatia.Matrix Analysis.Solutions to Exercises and Problems]ExI.2.1

For fixed basis of in $\scrH$ and $\scrK$, the matrix $A^*$ is the conjugate transpose of the matrix
·2015-10-21 11:20

一句代码获得一般的三维齐次旋转矩阵

{Conjugate[x_]:>x,Abs[x_]:>x})/.{Con
lcfactorization·2015-08-31 07:00

再谈 共轭方向法/Conjugate Direction Method In Optimization

转自：http://www.codelast.com/?p=8095共轭方向法是介于最速下降法和牛顿法之间的一种存在——它的收敛速度（二阶收敛）比最速下降法（线性收敛）快，同时它的计算量又比牛顿法要小，因此它的存在是有意义的。需要注意，共轭方向法可以不使用目标函数的一阶导数信息（当然也可以使用）。所以，如果目标函数的一阶导数不容易求的话，共轭方向法可能就可以派上用场了。共轭方向法的显著特征就是：两
zbxzc·2015-06-17 14:10

再谈 共轭方向法/Conjugate Direction Method In Optimization

转自：http://www.codelast.com/?p=8095共轭方向法是介于最速下降法和牛顿法之间的一种存在——它的收敛速度（二阶收敛）比最速下降法（线性收敛）快，同时它的计算量又比牛顿法要小，因此它的存在是有意义的。需要注意，共轭方向法可以不使用目标函数的一阶导数信息（当然也可以使用）。所以，如果目标函数的一阶导数不容易求的话，共轭方向法可能就可以派上用场了。共轭方向法的显著特征就是：两
u014568921·2015-06-17 14:00

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

转自：http://www.codelast.com/?p=2573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
u014568921·2015-06-17 14:00

conjugate gradient method (共轭梯度法)

转自：http://blog.csdn.net/u010922186/article/details/43852707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
zbxzc·2015-06-17 13:14

conjugate gradient method (共轭梯度法)

转自：http://blog.csdn.net/u010922186/article/details/43852707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
u014568921·2015-06-17 13:00

numpy教程 - 数学函数

sin,cos和exp更多函数all,alltrue,any,applyalongaxis,argmax,argmin,argsort,average,bincount,ceil,clip,conj,conjugate
pipisorry·2014-11-17 19:00

共轭梯度法（Conjugate Gradient Methods-CG）在回归分析的应用和比较

 前4节讲了Trust-Region+DogLeg、最速下降法(SD)、Barzilar,Borwein（BB）法。 信赖域法：Trust-Region+DogLeg   梯度法：最速下降法(SD)、Barzilar,Borwein（BB）。   这节将会讲一种共轭梯度法（CG），将和前面几种方法进行比较，比较其收敛性和最小迭代次数。  共轭梯度法（CG）的算法框架：             实验
hlx371240·2014-10-06 11:00

共轭分布（Conjugate distributions）

还是先给出贝叶斯公式：先验概率P(theta)，似然概率P(X|theta)，后验概率P(theta|X)，如果说通过先验概率和似然概率求出后验概率，后验概率与先验概率形式相同，即属于同一个分布，只是参数不同，这时候我们称先验分布和似然分布共轭。结合上一篇我们讲的，可以得知，beta分布和二项分布是共轭分布。之所以使用共轭先验的原因是，可以使得先验分布和后验分布的形式相同，这样符合人的直观感受，另
u013884727·2014-04-12 21:00

[置顶] python进阶二_基本数据类型与操作

一．数据类型1.整数，长整数，浮点数，复数   在python中尤其要注意的是复数，复数由实数部分和虚数部分构成,real + imag(j/J)它们都是浮点数,其中虚数后缀j/J例如：注意：Conjugate
·2014-03-08 21:00

对Conjugate Gradient 优化的简单理解

文章出处：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3265225.html上一篇文章主要介绍了共轭梯度的基本概念和几何理解。这里转载一篇讲述共轭梯度算法的文章。数学优化方法在机器学习算法中至关重要，本篇博客主要来简单介绍下ConjugateGradient(共轭梯度法，以下简称CG)算法，内容是参考的文献为：AnIntroductiontotheConjugate
carrierlxksuper·2013-12-20 15:00

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

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；而在自变量为n（n≥2）维的情况下，这个概念就有用了起来：假设自变量X为3
既然如此·2013-10-12 10:13

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

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；而在自变量为n（n≥2）维的情况下，这个概念就有用了起来：假设自变量X为3
yeyang911·2013-10-12 10:00

共轭先验 Conjugate Prior

首先总结一下定义：若先验分布和似然函数使得先验分布和后验分布的形式相同，则称先验分布和似然函数是共轭的。补充说明：先验分布：给定模型，参数u服从先验分布p(u)似然函数：给定模型与参数u下样本集合D与这一概率模型的似然程度p(D|u)=Πp(xn|u)后验分布：已知样本D下参数u服从的分布p(u|D)三者之间的关系：p(u|D)=p(D|u)·p(u)/p(D)举个例子：二项分布←这个是给定模型，
buggiant·2013-10-03 22:22

对Conjugate Gradient 优化的简单理解

对ConjugateGradient优化的简单理解）机器学习&数据挖掘笔记_12（对ConjugateGradient优化的简单理解） 数学优化方法在机器学习算法中至关重要，本篇博客主要来简单介绍下ConjugateGradient(共轭梯度法，以下简称CG)算法，内容是参考的文献为：AnIntroductiontotheConjugateGradientMethodWithouttheAgoni
·2013-08-19 13:00

python numbers模块

1.classnumbers.Number  Number类，数字类的root2.classnumbers.Complex 复数类，具有real、imag两个属性，还具有conjugate()方法，用于获取共轭复数
IamaIearner·2013-07-19 15:00

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
yangqiuying·2013-05-03 15:00

共轭梯度法学习 The Conjugate Gradient method

共轭梯度法TheConjugateGradientmethod简明教程与PPT下载(英文)：http://download.csdn.net/detail/anshan1984/5083948Insteepestdescentofnonlinearoptimizationthestepsarealongdirectionsthatundosomeoftheprogressoftheothers.T
anshan1984·2013-02-24 03:00

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
polly_yang·2012-12-03 09:00
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