特殊的newton展开

本文详细探讨了(1-x)^(-n)的Newton展开式,并将其简化为更直观的形式。通过对展开式的系数进行分析,发现其与组合数学中选择问题的公式存在紧密联系。

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特殊的newton展开

(1-x)^(-n)的展开式为

1+(-n)/1!*(-x)+(-n)*(-n-1)/2!*(-x)^2+(-n)*(-n-1)*(-n-2)/3!*(-x)^3+...

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可以消掉所有的负号

1+(n)/1!*(x)+(n)*(n+1)/2!*(x)^2+(n)*(n+1)*(n+2)/3!*(x)^3+...

注意观察系数,它和前面遇到的存在重复的选择问题的公式是一致的,说明两者有关系????

 

 

### 联合凸泰勒展开的数学定义及优化算法中的应用 #### 数学定义 联合凸泰勒展开是基于泰勒展开的一种特殊形式,通常用于描述多变量函数在某点附近的近似行为。对于一个足够光滑的多变量函数 \( f(\mathbf{x}) \),其在点 \( \mathbf{a} \) 处的二阶泰勒展开可以表示为: \[ f(\mathbf{x}) \approx f(\mathbf{a}) + \nabla f(\mathbf{a})^\top (\mathbf{x} - \mathbf{a}) + \frac{1}{2} (\mathbf{x} - \mathbf{a})^\top H_f(\mathbf{a}) (\mathbf{x} - \mathbf{a}), \] 其中: - \( \nabla f(\mathbf{a}) \) 是函数 \( f \) 在点 \( \mathbf{a} \) 的梯度向量[^2]。 - \( H_f(\mathbf{a}) \) 是函数 \( f \) 在点 \( \mathbf{a} \) 的海森矩阵[^4]。 当目标函数 \( f(\mathbf{x}) \) 为凸函数时,上述泰勒展开具有特殊的性质:二阶导数(即海森矩阵)是半正定的。这意味着在任意点 \( \mathbf{a} \) 的邻域内,函数值不会低于其二阶泰勒展开的近似值[^3]。 #### 在优化算法中的应用 在优化算法中,联合凸泰勒展开主要用于以下两个方面: 1. **牛顿法** 牛顿法利用了函数的二阶信息(即海森矩阵),通过求解以下方程来更新参数: \[ \mathbf{x}_{k+1} = \mathbf{x}_k - [H_f(\mathbf{x}_k)]^{-1} \nabla f(\mathbf{x}_k), \] 其中 \( H_f(\mathbf{x}_k) \) 是目标函数在当前点 \( \mathbf{x}_k \) 的海森矩阵[^1]。如果目标函数是凸的,则牛顿法能够快速收敛到全局最优解。 2. **近似优化** 在深度学习等复杂优化问题中,直接计算海森矩阵可能过于昂贵。因此,可以通过对目标函数进行一阶或二阶泰勒展开,构造更简单的近似模型来进行优化[^3]。例如,梯度下降法本质上是一阶泰勒展开的应用,而拟牛顿法则是通过近似海森矩阵来实现二阶信息的利用。 #### 示例代码 以下是一个基于牛顿法的简单优化示例: ```python import numpy as np # 定义目标函数及其梯度和海森矩阵 def f(x): return x**4 + 3*x**2 + 2 def grad_f(x): return 4*x**3 + 6*x def hessian_f(x): return 12*x**2 + 6 # 牛顿法优化 def newton_method(f, grad_f, hessian_f, x0, tol=1e-6, max_iter=100): x = x0 for _ in range(max_iter): grad = grad_f(x) hess = hessian_f(x) if abs(grad) < tol: break x = x - grad / hess return x x_opt = newton_method(f, grad_f, hessian_f, x0=1.0) print(f"Optimal x: {x_opt}, Optimal f(x): {f(x_opt)}") ``` #### 总结 联合凸泰勒展开的核心在于利用函数的高阶导数信息,在优化算法中提供更精确的近似模型。无论是牛顿法还是梯度下降法,都可以视为泰勒展开的不同应用形式[^2]。
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