何必浓墨重彩

负定矩阵，是与正定矩阵相对而言的线性代数概念。 所谓rr阶负定矩阵，就是满足下列性质的rr阶称AA为负定矩阵： 对任何非零的 rr维行向量 xx, 总有xAxT<0xAx^T<0 。 负定矩阵可以看成是和正定矩阵对应的概念。它在合同相似变换下，可以变成(-E), 这里 E 是单位矩阵。 负定矩阵在研究代数曲面奇点的解消中有着重要的作用， 对应了负定曲线的概念。 负定矩阵 定义：设A是实对

非线性规划1.基本形式和求解模式。 2.掌握凸函数和凸规划的概念及性质。 3.掌握0.618法。 4.无约束优化的最优性质，熟练运用最速下降法和共轭方法。 约束最优化的性质，惩罚函数。基本形式minf(x)s.t.gi(x)≤0i=1,2,...,phj(x)=0,j=1,2,...,q\min f(x)\\s.t. g_i(x)\leq0\quad i=1,2,...,p\\h_j(x)=

最短路径问题多阶段决策问题给定sks_k之后，系统以后的状态就完全由kk及其以后的各阶段的决策所决定，和系统经由什么路径到达sks_k无关，即和s1,s2,..,sk−1s_1,s_2,..,s_{k-1}的取值无关。 该特点称为马尔可夫（Markov）性，或无后效性。学习要求 1.理解线性规划的一般形式、规范形式和标准形式。 2.掌握线性规划的图解法及其几何意义。 3.单纯型

标准型 maxCT\max \quad C^T 标准型 maxCTXs.t.AX=bX≥0 \max \quad C^TX\\ s.t. \quad AX=b\\ X\geq0 一般形式 maxf(x1,x2,...,xn)s.t.hi(x1,x2,...,xn)=0,i=1,2,...,mgi(x1,x2,...,xn)≤0,j=1,2,...,t max \quad

主要内容最小树最短有向路最大流最小费用几个概念回路，简单回路，连通，连通分支。有向路，简单有向路。图的割集在图G中，如果删去一条边，使图的连通分支数量增加，则称它为图G的割边。当除去边割后，连通图变为不连通，而除去边割的真子集后，连通图仍然连通支撑树如果G=(V，E)的支撑子图G’=(V’,E’)是树，称其为G的支撑树，G中属于支撑树的边称为树枝，不属于支撑树的边称为弦。 图G有支撑树的

多阶段决策问题最短路问题 资源分配问题生产库存问题 最短路问题的动态规划模型 minV1,5(s1,p1,5)=∑k=15(dk，uk)s.t.sk+1=Tk(sk,uk),1≤k≤5sk∈Sk,uk(sk)∈Uk(sk),k=1,2,...,5\min V_{1,5}(s_1,p_{1,5})=\sum_{k=1}^5(d_k，u_k)\\s.t. \quad s_{k+1}=T_k(s

李群基本数学定义群:集合G + 操作符 ∘ ∶ G ∘ G → G,满足:封闭性: g1g2∈G,∀g1,g2∈Gg_1 g_2 \in G, \forall g_1 , g 2 ∈ G结合律: g1∘g2∘g3=g1∘g2∘g3,∀g1,g2,g3∀Gg_1 ∘ g_2 ∘ g_3 = g_1 ∘ g_2 ∘ g_3 , \forall g_1 , g_2 , g_3 \forall G单

在SLAM的后端优化中，比较常用的一种方法是g2o，该图优化方法在优化时现成可以选用的有２种优化方法。一是Ｇauss-Newton，另外是LM方法。这里首先介绍Gauss-Newton方法，其次介绍g2o使用时的一般流程和例程。