arg min,arg mx

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arg    是变元（即自变量argument）的英文缩写。
arg min 就是使后面这个式子达到最小值时的变量的取值
arg max 就是使后面这个式子达到最大值时的变量的取值

例如 函数F(x,y):

arg  min F(x,y)就是指当F(x,y)取得最小值时，变量x,y的取值

arg  max F(x,y)就是指当F(x,y)取得最大值时，变量x,y的取值

作者：JayMining
来源：优快云
原文：https://blog.youkuaiyun.com/JayMining/article/details/52723759
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C 语言编程 — 函数
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路径跟踪 | 图解模型预测控制MPC算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
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学习记录之数学表达式（4）
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深度学习中的argmax()函数：图像分类中的原理与应用详解
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论文公式中的arg是什么意思？
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论文公式中的arg是什么意思？ argargarg是argument的缩写，意为变元、自变量 arg minarg\ minarg min 表示式表达式达到最小值的时候该自变量的取值 arg maxarg\ maxarg max 表示式表达式达到最大值的时候该自变量的取值 例如： ω∗=arg min{L(ω)}\omega^*=arg\ min\left\{L(\omega)\right\}ω∗=arg min{L(ω)} 表示ω∗\omega^
3mx转osgb_如何将无人机Las点云数据转为Osgb数据
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LAS点云转OSGB对于现如今无人机与激光雷达的应用在GIS行业中也越来越成熟，所以对于一个GISer来说，Las点云数据应该都不会陌生；但在我们开发环境中，有时候Las数据也不能完全适用于所有的场景，这时候我们就需要将数据进行格式转换；小编也是在工作中需要将las点云转为OSGB倾斜摄影数据；也查阅了很多资料但都没有找到一个比较好的中间件来进行转换，所以只能发挥一下自己的动手能力，自己做了一个小...
MXNet测试 mx.io.ImageRecordIter()数据
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上一篇文章是对一个图片进行测试，本篇文章对使用mx.io.ImageRecordIter导入的数据进行测试。 一，使用mx.io.ImageRecordIter导入数据 data_dir = 'E:\Spyder\Data\CIFAR-10' batch_size = 100 gpu_list = [0] kv_store = 'device' kv = mx.kvstore.create(kv_store) begin_epoch = 0 epoch = 100 def cifar_iter.
【图像去噪】论文精读：IDEA-Net: Adaptive Dual Self-Attention Network for Single Image Denoising
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
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通信安全升级：AI算力网络如何重塑网络安全防护？
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本报告系统解析AI算力网络对通信安全防护的革命性影响，通过理论推导、架构设计、实现机制与实践案例的多维度分析，揭示其如何通过实时威胁感知、动态策略生成与自适应防御重构传统安全范式。内容覆盖从第一性原理到工程实践的完整链条，提供面向专家的技术深度、面向中级的概念框架与面向入门的教学引导，最终提出通信安全智能化升级的战略路径。当前通信安全的核心矛盾是指数级增长的威胁复杂度与线性扩展的防护能力威胁动态性：攻击手段从单一漏洞利用（如SQL注入）转向多阶段协同（如APT攻击）；数据异构性。
argmin ，argmax函数
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argmin与argmax
柏图
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举个简单的例子，考虑一个函数 f (x)，其中 x是实数。如果 f (x) 在 x = 3时取得最小值，那么 argmin f(x) 就等于 3。这表示当 x = 3时，函数 f (x) 的值最小。如果 f ( x ) 在 x = 5 时取得最大值，那么 argmax f(x) 就等于 5。在机器学习和优化问题中，argmin 经常用于描述需要找到某个函数的最小值时，所需的自变量的值。argmin 是一个数学术语，用于表示一个函数在其定义域中取得最小值的参数值（自变量的值），而不是最小值本身。
数学中的Arg是什么意思
JIN RIZE's 研二
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arg: argument of a complex number 复数的辐角 例如： z = r*(cosθ + i sinθ) r是z的模，即：r = |z|; θ是z的辐角，记作：θ = arg(z) 明白了吗 ？arg：表示极坐标中的辐角 或 “变元”的英文缩写（此题中应为后者）
数学中的argmin与argmax
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关于argmin（）和argmax（）
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最近在学习机器学习的时候被这2个东西搞的有点迷糊，虽然Python关于这2个东西的官方文档已经说的很清楚。 在数学意义上argmax X，是使变量X最大的x的取值，argmin X，是使变量X最小的x的取值。 再numpy或者在其他地方，意义同意如此，但是显然存在这种情况，满足条件的x也行不仅仅是一个，在numpy中采用的方法是返回遇到的第一个满足条件的x。 ...
arg min & arg max
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Clickhosue 强大的函数，argMin() 和argMax()函数
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argMax()：计算 ‘arg’ 最大值 ‘val’ 价值。如果有几个不同的值 ‘arg’ 对于最大值 ‘val’，遇到的第一个值是输出。argMin() 与argMax() 的功能正好是相反的，👇是Clickhouse官方文档对这个函数的解释，看官应该看知道这个函数是用途了吧。当然上图是argMin() 函数的简单案例，这里我想到的几个业务场景的使用案例，仅供参考。
全网最详细numpy的argmin与argmax解析（一次性理解np.argmin）
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本文以np.argmin()进行讲解，np.argmax()与之类似，np.argmin()求最小值对应的索引，np.argmax()求最大值对应的索引 首先看一下官方注释 def argmin(a, axis=None, out=None): """ Returns the indices of the minimum values along an axis. Parameters ---------- a : array_like Inp
数学符号arg的含义
机器学习初学者必看，关注我，一起了解机器学习
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argument of the maximum/minimum arg max f(x): 当f(x)取最大值时，x的取值 arg min f(x)：当f(x)取最小值时，x的取值 表示使目标函数取最小值时的变量值 From Wikipedia In mathematics, arg max (or argmax) stands for the argument of the maximum, ...
为了实现高精度的FFT分析，抑制频谱泄露，并准确测量基波频率（1kHz-100kHz）及其1-5次谐波（最高500kHz），采样点数为4096，采用动态调整采样率确保整周期采样。以下是优化方案： 核心原理 通过动态设置采样率 f s f s ​ ，确保4096个采样点内包含基波频率 f 0 f 0 ​ 的整数个周期（M），使基波和谐波能量集中在单个FFT bin上，消除频谱泄露，无需加窗。 动态采样率计算 对每个基波频率 f 0 f 0 ​ ： 计算最小采样率 f s , min ⁡ f s,min ​ ： f s , min ⁡ = max ⁡ ( 1.25 MHz , 12.5 × f 0 ) f s,min ​ =max(1.25MHz,12.5×f 0 ​ ) 1.25 MHz 1.25MHz：满足奈奎斯特准则（最高谐波500kHz的2.5倍）。 12.5 × f 0 12.5×f 0 ​ ：确保采样率 > 5次谐波频率的2.5倍（抗混叠）。 计算整数周期数 M M： M = ⌊ 4096 × f 0 f s , min ⁡ ⌋ M=⌊ f s,min ​ 4096×f 0 ​ ​ ⌋ M ≥ 1 M≥1（实际计算中 M M 最小为3，无风险）。 确定实际采样率 f s f s ​ ： f s = 4096 × f 0 M f s ​ = M 4096×f 0 ​ ​ 保证 f s ≥ f s , min ⁡ f s ​ ≥f s,min ​ 且采样点数为整数周期。 工作流程 粗测（估计 ( f_0 \）)： 用固定采样率 f s 1 = 2.5 MHz f s1 ​ =2.5MHz 采集4096点。 执行FFT，在频谱中寻找最大幅值对应的频率作为基波估计值 f 0 , est f 0,est ​ 。 Bin 索引 k max = arg ⁡ max ⁡ k ∣ X [ k ] ∣ ( k ∈ [ 1 , 2048 ] ) Bin 索引 k max ​ =arg k max ​ ∣X[k]∣(k∈[1,2048]) f 0 , est = k max × 2.5 MHz 4096 f 0,est ​ =k max ​ × 4096 2.5MHz ​ 精测（动态采样率）： 用 f 0 , est f 0,est ​ 计算 M M 和 f s f s ​ ： f s = 4096 × f 0 , est M , M = ⌊ 4096 × f 0 , est max ⁡ ( 1.25 e 6 , 12.5 × f 0 , est ) ⌋ f s ​ = M 4096×f 0,est ​ ​ ,M=⌊ max(1.25e6,12.5×f 0,est ​ ) 4096×f 0,est ​ ​ ⌋ 以 f s f s ​ 采样4096点。 执行FFT，基波应位于Bin M M（频率 f 0 = M × f s 4096 f 0 ​ =M× 4096 f s ​ ​ ），谐波位于 n × M n×M（ n = 2 , 3 , 4 , 5 n=2,3,4,5）。 插值修正（可选）： 若 f 0 , est f 0,est ​ 有误差，基波可能不在Bin M M 中心。在Bin M M 附近 [ M − 2 , M + 2 ] [M−2,M+2] 内： 找到最大幅值Bin k 0 k 0 ​ 。 用三点幅值插值计算精确频率偏移 δ δ： δ = ∣ X [ k 0 + 1 ] ∣ − ∣ X [ k 0 − 1 ] ∣ ∣ X [ k 0 − 1 ] ∣ + ∣ X [ k 0 ] ∣ + ∣ X [ k 0 + 1 ] ∣ δ= ∣X[k 0 ​ −1]∣+∣X[k 0 ​ ]∣+∣X[k 0 ​ +1]∣ ∣X[k 0 ​ +1]∣−∣X[k 0 ​ −1]∣ ​ 真实基波频率： f 0 , true = ( k 0 + δ ) × f s 4096 f 0,true ​ =(k 0 ​ +δ)× 4096 f s ​ ​ 谐波频率： f n = n × f 0 , true f n ​ =n×f 0,true ​ （ n = 2 , 3 , 4 , 5 n=2,3,4,5）。 关键优势 频谱泄露抑制： 动态 f s f s ​ 确保整周期采样，基波和谐波能量集中于单一Bin，无旁瓣。 抗混叠保障： f s ≥ 1.25 MHz f s ​ ≥1.25MHz 避免500kHz谐波混叠。 精度最大化： 粗测提供初始估计，精测消除泄露，插值进一步修正误差。 计算效率： 仅需两次FFT（粗测+精测），实时性好。 实现注意事项 定时器配置：使用可编程定时器（如STM32的TIM）动态调整ADC触发频率。 ADC性能：确保ADC支持 f s ≥ 1.25 MHz f s ​ ≥1.25MHz（如STM32H7的ADC可达3.6MHz）。 信号稳定性：适用于稳态信号（频率变化慢于测量周期）。 抗噪处理：在FFT前可加均值滤波，但避免窗口函数。 示例计算 设粗测得 f 0 , est = 50 kHz f 0,est ​ =50kHz： f s , min ⁡ = max ⁡ ( 1.25 e 6 , 12.5 × 50 e 3 ) = max ⁡ ( 1.25 e 6 , 625 e 3 ) = 1.25 e 6 f s,min ​ =max(1.25e6,12.5×50e3)=max(1.25e6,625e3)=1.25e6 M = ⌊ 4096 × 50 e 3 1.25 e 6 ⌋ = ⌊ 163.84 ⌋ = 163 M=⌊ 1.25e6 4096×50e3 ​ ⌋=⌊163.84⌋=163 f s = 4096 × 50 e 3 163 ≈ 1.256 MHz f s ​ = 163 4096×50e3 ​ ≈1.256MHz 精测后，基波位于Bin 163，谐波位于Bins 326、489、652、815。 此方案在整周期采样和动态速率调整下，FFT频率分辨率达最高精度，显著优于固定采样率或加窗方法。 我的最高采样率不要超过2M 然后根据你上面生成的方案给我生成完整代码
最新发布
07-23
f_s,min = max(1.25MHz, 12.5 * f0) 且 f_s,min 不能超过2MHz，但注意，我们最终计算的实际采样率f_s可能低于2MHz，但必须>=f_s,min。 然而，在计算M时，我们使用f_s,min，然后计算M=floor(4096 * f0 / f_s,min)，...
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