约束优化ch12笔记--基本概念

最新推荐文章于 2024-06-27 22:33:58 发布
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分类专栏： 学习与实践笔记
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本文介绍了约束优化中的基本概念，包括等式约束和不等式约束，探讨了可行集和边界条件，特别是线性独立约束条件（LICQ）和Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件在优化问题中的作用。

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笔记--最优化ch12 约束优化(考试重点）

1.约束条件的两个 下标 集合

1.1 等式约束

1.2 不等式约束

在这里插入图片描述

2.可行集–约束条件中 自变量的集合

在这里插入图片描述

2.1约束条件的边界部分 —积极集|有效集

【不等式约束中的等式是什么情况？考虑半平面，那个分界的直线就可划分到积极集中，也就是把>=0，再细分成>0和=0的部分】
在这里插入图片描述

2.1.1 LICQ----边界条件的 梯度 线性独立【用线性无关来证明么？】

在这里插入图片描述

2.1.1.1 MFCQ

只要求 （LICQ减弱到 等式约束 +存在某向量）
1.梯度（只是等式

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[学习笔记-SLAM篇]视觉SLAM十四讲ch4
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[学习笔记-SLAM篇]视觉SLAM十四讲ch9
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和第6讲状态估计一样，太多数学推导了，抽象的东西没那么多，但是更令人头大了。 具体的推导还是有亲自计算的必要的，不过整体思路整理也很必要。 注： 1）学习视频：【高翔】视觉SLAM十四讲。 视觉SLAM十四讲第9讲9.1 理论部分9.2 实践部分 第9讲 9.1 理论部分 前端传输过来的地图点、相机运动这些数据都是粗糙的，虽然构建了运动方程（纯视觉SLAM没有）和观测方程，但含有误差，因此需要后端进行优化。 后端优化的方式就是进行状态估计。 1）状态估计 在视觉SLAM中，我们需要优化（待估计）的量是
《高翔SLAM十四讲》学习笔记ch1-ch3
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路线总领 主线：《SLAM十四讲》书本+高翔的视频观看 辅助：《计算机视觉life》SLAM知识星球的资源，利用起来 书本的知识点分布 第一部分为数学基础篇，我们会以浅显易懂的方式，铺垫与视觉SLAM 相关的数学 知识，包括： • 第一讲是前言，介绍这本书的基本信息，习题部分主要包括一些自测题。 • 第二讲为SLAM 系统概述，介绍一个SLAM 系统由哪些模块组成，各模块的具体工作是什么。实践部分介绍编程环境的搭建过程以及IDE 的使用。 • 第三讲介绍三维空间运动，你将接触旋转矩阵、四元数、欧拉角的相关知
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