Lagrange乘子法

最新推荐文章于 2024-08-27 20:46:42 发布
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分类专栏： Machine learning 文章标签： Lagrange
拉格朗日乘子法理解
sjtu_wyy的博客
04-04 1135
拉格朗日乘子法通过引入乘子将约束条件融入目标函数，从而将约束问题转化为无约束优化问题。本文直观讲解了拉格朗日的原理和物理意义，以及不等式约束的西药条件KKT。同时类比深度模型的正则化项和拉格朗日的惩罚项，以及minmax对偶问题
拉格朗日乘数法(Lagrange multiplier)
空字符
09-29 3万+
先摆公式，再说推导。求二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)在条件φ(x,y)=0下的极值。\varphi(x,y)=0下的极值。(1)作Lagrange函数F(x,y,λ)=f(x,y)+λφ(x,y);F(x,y,\lambda)=f(x,y)+\lambda\varphi(x,y);(2)求F(x,y,λ)F(x,y,\lambda)的驻点(x0,y0,λ0)(x_0,y_0,\lambda
增广拉格朗日方法MATLAB程序
11-08
大连理工大学 优化方法 上机实验
拉格朗日乘子法
泠山的博客
08-03 7933
是一种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有 ddd 个变量与 kkk 个约束条件的最优化问题转化为具有 d+kd + kd+k 个变量的无约束优化问题求解。假如有方程 x2y=3x^2y=3x2y=3，它的图像如下(左一)所示。现在我们想求其上点与原点的最短距离(中图)。这里介绍一种解题思路。首先，与原点距离为 aaa 的点全部在半径为 aaa 的圆上(右一)：那么，我们逐渐扩大圆的半径(左一)。显然，第一次与 x2y=3x^2y=3x2y=3 相交的点就是距离原点最近的点(中
拉格朗日乘数法
zywvvd的博客
04-08 5694
在数学最优问题中，拉格朗日乘数法（以数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名）是一种寻找变量受一个或多个条件所限制的多元函数的极值的方法。这种方法将一个有n 个变量与k 个约束条件的最优化问题转换为一个有n + k个变量的方程组的极值问题，其变量不受任何约束。本文介绍拉格朗日乘数法（Lagrange multiplier）。 概述 我们擅长解决的是无约束极值求解问题，这类问题仅需对所有变量求偏导，使得所有偏导数为0，即可找到所有极值点和鞍点。我们解决带约束条件的问题时便会尝试将其转化为无约束优化问题 .
Lagrange multiplier method （拉格朗日乘数法）
yusisc的博客
10-09 1539
This method is used to solve the problem that find the extremum of a function z=f(x,y)z = f(x,y), given ϕ(x,y)=0\phi (x,y) = 0. simple extremum problem To solve a simple extremum problem, z=f(x,y)z
基于Lagrange乘子法的一种新型改进粒子群优化算法.pdf
09-29
摘要中的新型改进粒子群优化算法是针对非线性约束优化问题设计的，它结合了Lagrange乘子法和粒子群优化算法，并引入了最速下降法以提高搜索效率和精度。Lagrange乘子法通常用于处理带有约束条件的优化问题，它可以将...
考虑裂纹接触摩擦的逐点 Lagrange乘子法 (2012年)
05-30
为了解决裂纹面可能发生的接触摩擦问题,精确求解裂纹尖端附近应力,提出了一种逐 点 Lagrange乘子法.将 Lagrange乘子逐点转到局部坐标系下,采用 Gauss-Seidel迭代法求解法向 乘子和切向乘子,并在求解过程中对切向乘子...
改进Lagrange乘子法及收敛性分析 (2008年)
05-17
将与不等式约束相关的乘子重新定义为原乘子的正定函数，则Karush-Kuhn-Tucker必要条件中关于不等式约束乘子的非负约束可以去掉，并能构造出直接处理不等式约束的Lagrange乘子法．分析了算法的收敛性，利用LaSalle...
混合线性互补问题的一种Lagrange乘子法
02-23
混合线性互补问题的一种Lagrange乘子法，伍江琴，曾金平，本文给出了一种解混合线性互补问题的Lagrange乘子法。通过引入该问题的Lagrange函数，建立一个可微的价值函数。在此价值函数的基础上�
基于Lagrange乘子法神经网络求解弹塑性力学有限元问题* (2007年)
06-01
根据人工神经网络的基本优化机理，研究了基于Lagrange乘子法神经网络求解弹塑性力学有限元问题．该神经网络对弹塑性力学有限元问题模型的不等式约束直接进行处理，无需添加松弛变量，降低了网络模拟和硬件实现的复杂...
matlab 乘子法源代码
06-12
最优化问题中乘子法在matlab中是实现。
基于MATLAB的乘子法
06-22
我的这个程序是基于MATLAB的乘子法程序，大家可以相互学习一下
【高等数学笔记】拉格朗日乘数法（Lagrange Multiplier Method）：其实也没那么难嘛
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qaqwqaqwq的博客
03-11 4万+
一、以二元函数引入 假设我们有一个二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)，现在我们要求它在满足条件ϕ(x,y)=0\phi(x,y)=0ϕ(x,y)=0条件下的极值。 举个例子，求双曲线xy=2xy=2xy=2上到点(5,3)(5,3)(5,3)最近的点。在这个问题当中，距离函数z=f(x,y)=(x−5)2+(y−3)2z=f(x,y)=(x-5)^2+(y-3)^2z=f(x,y)=(x−5)2+(y−3)2就是我们要求极值（同时也是最值）的函数，而约束条件则是ϕ(x,y)=xy−2=
拉格朗日乘数法Lagrange Multipier
m0_37870385的博客
05-24 1377
前言： 通过拉格朗日乘数法可以将原来带约束的优化问题转换为无约束的优化问题。 阅读目录1. 拉格朗日乘数法的基本思想2. 数学实例3. 拉格朗日乘数法的基本形态4. 拉格朗日乘数法与KKT条件 　　拉格朗日乘数法（Lagrange Multiplier Method）之前听数学老师授课的时候就是一知半解，现在越发感觉拉格朗日乘数法应用的广泛性，所以特意抽时间学习了麻省理工学院的在线数学课程。新学到的知识一定要立刻记录下来，希望对各位博友有些许帮助。 回到顶部1. 拉格朗日乘数法的基本思想 　　作为一种优化算
数学基础知识总结 —— 9. 什么是拉格朗日乘数法（Lagrange Multiplier，有约束条件的多元函数求极值）
老程的技术笔记
11-29 1万+
文章目录定义理解「拉格朗日乘数法」一些例题 定义 拉格朗日乘数法（Lagrange multiplier，以数学家约瑟夫·拉格朗日命名），在数学中的最优化问题中，是一种寻找多元函数在其变量受到一个或多个条件的约束时的极值的方法。这种方法可以将一个有 nnn 个变量与 kkk 个约束条件的最优化问题转换为一个解有 n+kn + kn+k 个变量的方程组的解的问题。这种方法中引入了一个或一组新的未知数，即拉格朗日乘数，又称拉格朗日乘子，或拉氏乘子，它们是在转换后的方程，即约束方程中作为梯度（gradient）的
拉格朗日乘子法与拉格朗日对偶函数
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qq_43016560的博客
08-27 4432
本文主要介绍了拉格朗日乘子法与拉格朗日对偶函数，以及二者的应用示例，对一般数学知识学习以及机器学习中svm算法的理解与认识有很大帮助。
Lagrange插值法
Herobrine的博客
10-11 2916
Lagrange插值公式： P(x)=∑k=0nLn,k(x)f(xk)P(x) = \sum_{k=0}^{n}L_{n,k}(x) f(x_{k})P(x)=∑k=0n​Ln,k​(x)f(xk​) Ln,k(x)=∏i=0,i≠knx−xixk−xiL_{n,k}(x) = \prod_{i=0,i\neq k}^{n}\frac{x-x_{i}}{x_{k}-x_{i}}Ln,k​(x)=...
Lagrange
youhuakongzhi的博客
06-08 2030
转自：https://dubur.github.io/2015/11/24/Lagrange-Dual-Problem/Lagrange对偶函数首先我们定义优化问题：我们称这个问题为原始问题（primal problem），对于这样的优化问题，相信之前学习过Lagrange乘数法的话会比较熟悉，但是与一般问题不同的是上面的问题包含不等式约束，这里我们先放一放， 首先写出目标函数L：L(x,λ,υ)...
Lagrange 乘子法python
12-16
Lagrange乘子法是一种优化方法，用于在等式约束下最大化或最小化函数。在Python中，可以使用SciPy库中的optimize.minimize函数来实现Lagrange乘子法。以下是一个简单的例子： ```python from scipy.optimize import...
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