来自网络的双参求范围问题,没有单参求范围那么有套路!

函数极小值分析
本文分析了一个特定形式的函数\(f(x)=a\lnx-\dfrac{1}

已知函数\(f(x)=a\ln x-\dfrac{1}{2}x^2+bx\)存在极小值,对于所有\(b\)的可能取值,\(f(x)\)的极小值恒大于\(0\),则\(a\)的最小值为\(\underline{\qquad\blacktriangle\qquad}.\)

【分析】\(f'(x)=\dfrac{a}{x}-x+b=\dfrac{-x^2+bx+a}{x}=\dfrac{h(x)}{x}(x>0)\)

设方程\(h(x)=0\)的两根为\(m\)\(n\)(其中\(0<m<n\)),则\(h(m)=0\Rightarrow -m^2+bm+a=0\)

\(\Rightarrow \triangle=b^2+4a>0 , mn=-a ,0<m<n,\)

\(\Rightarrow 0<m<\sqrt{-a}\)

\(\Rightarrow\)函数\(f(x)\)的极小值为\(f(m)=a\ln m-\dfrac{1}{2}m^2+bm=a\ln m+\dfrac{1}{2}m^2-a\)

\(\Rightarrow f'(m)=\dfrac{a}{m}+m=\dfrac{m^2+a}{m}=\dfrac{(m+\sqrt{-a})(m-\sqrt{a})}{m}\)

\(\Rightarrow f(m)_{_{min}}=f(\sqrt{-a})=a\ln\sqrt{-a}-\dfrac{3}{2}a\geqslant 0\)

\(\Rightarrow -\text{e}^3\leqslant a<0\),其余略。

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转载于:https://www.cnblogs.com/xuebajunlutiji/p/6025340.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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