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  1. 增广拉格朗日乘子法

  2. 图像修复的增光拉格朗日乘子。用于图像的修复。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-07-03
    • 文件大小：240kb
    • 提供者：u011295436

  1. 增广拉格朗日乘子法

  2. 这是一个描述增广拉格朗日乘子法原理及Java算法的文档，很值得大家学习！

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2014-09-18
    • 文件大小：358kb
    • 提供者：baidu_20978621

  1. 拉格朗日对偶问题详解

  2. 拉格朗日乘子法是优化问题中常用的方法，但为什么又牵涉到对偶问题，这篇讲义给出了详尽的解答！

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-11-18
    • 文件大小：102kb
    • 提供者：dajue2014

  1. SVM之拉格朗日乘子法对偶的推导

  2. 这是手工推导的SVM的推导过程，其中对拉格朗日乘子的对偶问题做了详细的推导

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-11-14
    • 文件大小：868kb
    • 提供者：u013962307

  1. 图解拉格朗日乘子法

  2. 在数学中的最优化问题中，拉格朗日乘数法方法可以将一个有n个变量与k个约束条件的最优化问题转换为一个解有n + k个变量的方程组的解的问题。本文以可视化的形式讲解拉格朗日乘子法，注意，虽然是英语，但是都很简单哦

  3. 所属分类：讲义

  1. 约束优化与拉格朗日乘子法

  2. 约束优化与拉格朗日乘子法, 来自优化大牛Dimitri P Bertsekas

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-04
    • 文件大小：25mb
    • 提供者：weixin_43334105

  1. 使用非精确拉格朗日乘子法进行前后景分离

  2. 使用拉格朗日乘子法对目标进行分离，将视频的每一帧图像分离为前景图像和背景图像

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2018-10-15
    • 文件大小：44mb
    • 提供者：zhouyutie2789

  1. 增广拉格朗日乘子法ALM算法matlab代码

  2. 增广拉格朗日乘子法ALM算法是机器学习中十分常用且有效的一种优化算法，经常用于低秩和稀疏问题的优化求解中，这个包是增广拉格朗日乘子法的matlab代码

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-30
    • 文件大小：749kb
    • 提供者：bjt2091655702

  1. 增广拉格朗日法.zip

  2. matlab代码////增广拉格朗日算法////精确步长、可调节函数、可调节步长等等, ALM(增广拉格朗日算法)被认为最常用的约束优化算法、运用二阶信息、拉格朗日乘子、罚项转为无约束优化

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：c13756659910

  1. 完整的非奇异宇宙弹跳具有拉格朗日乘子，提高了F（R）引力

  2. 研究了具有完整性校正和Lagrange乘数的F（R）重力模型的物质和准物质弹起场景，比例因子为$ a（t）= \ left（a_0t ^ 2 + 1 \ right）^ n $ $ a（t）= a0t2 + 1n，其中哈勃参数平方对有效能量密度具有线性和二次依赖关系。 假设$$ n <1/2 $$ n <1/2，则表明原始曲率摄动是在收缩期深度较大的负时间产生的，这使得低曲率极限成为计算弯曲度的良好近似。 摄动功率谱。 此外，还表明，对于此范围内的n，所获得的宇宙学量与普朗克约束条

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-10
    • 文件大小：581kb
    • 提供者：weixin_38502290

  1. 用牛顿-拉格朗日法求解约束优化问题

  2. 用牛顿-拉格朗日法求解约束优化问题，% min f(x) s.t. h_i(x)=0, i=1,..., l. %输入: x0是初始点, mu0是乘子向量的初始值 %输出: x, mu 分别是近似最优点及相应的乘子, % val是最优值, mh是约束函数的模, k是迭代次数. maxk=200; %最大迭代次数

  3. 所属分类：其它

  1. 线性规划单纯形法、大M法，非线性规划的拉格朗日乘子法的手推法,excel、python编程以及python包编程

  2. 线性规划单纯形法、大M法，非线性规划的拉格朗日乘子法的手推法,excel、python编程以及python包编程 目录（1） 线性规划单纯形法概念定义标准形式步骤大M法概念定义步骤EXCEL求解单纯形法大M法Python编程Python包编程（2）非线性规划非线性规划的拉格朗日乘子法的Excel,python编码和python包编码等式约束的拉格朗日乘子法不等式约束的拉格朗日乘子法无约束的拉格朗日乘子法（KKT条件下）手推法python包编程参考文献 （1） 线性规划 单纯形法概念 定义 一般

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：913kb
    • 提供者：weixin_38719890

  1. 非线性规划的拉格朗日乘子法的手工数学推导,考虑有约束情况的python代码

  2. 实验目录一、拉格朗日乘子法和KKT的介绍二、手工数学推导三、拉格朗日乘子法的有约束情况四、手工数学推导,考虑有约束情况的比较五、参考文献 一、拉格朗日乘子法和KKT的介绍 拉格朗日乘子法 拉格朗日乘子λ代表当约束条件变动时，目标函数极值的变化。是一种经典的求解条件极值的解析方法，求函数f(x1,x2,…)在约束条件g(x1,x2,…)=0下的极值的方法。这种引进待定乘子，将有等式约束的寻优问题转化为无约束的寻优问题的做法，称为拉格朗日乘子法，又叫升维法。 等式约束条件 设目标函数为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：315kb
    • 提供者：weixin_38725531

  1. 拉格朗日法线性规划求解

  2. 拉格朗日法线性规划求解 目录拉格朗日法线性规划求解1、拉格朗日乘子法2、拉格朗日乘子法例题求解直接计算python中scipy包实现 1、拉格朗日乘子法 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。这种方法引入了一种新的标量未知数，即拉格朗日乘数：约束方程的梯度（gradient）的线性组合里每个向量的系数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：87kb
    • 提供者：weixin_38543280

  1. python实现单纯形法，大M法，拉格朗日乘子法

  2. 单纯形法： #导入包 from scipy import optimize import numpy as np #确定c,A,b,Aeq,beq c = np.array([115,90]) A = np.array([[10,20],[4,16],[15,10]]) b = np.array([200,128,220]) #Aeq = np.array([[1,-1,1]]) #beq = np.array([2]) #求解 res = optimize.linprog(-c,A,b) p

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：181kb
    • 提供者：weixin_38566180

  1. 基于低秩正则化异构张量分解的子空间聚类算法

  2. 张量分解是解决高维数据分析问题的有力工具。传统张量Tucker分解模型多采用各项同性假设，即各个因子矩阵具有相同的约束条件(例如正交、非负等)，但该种假设不适用于异构张量数据分析。本文提出了一种基于低秩正则化的异构张量分解(LRRHTD)算法，并用于子空间聚类任务。低秩正则化的异构张量分解核心思想是对原始张量寻求一组正交因子矩阵的集合，将高维张量映射到低维的潜在子空间中，同时在最后的因子矩阵上引入低秩约束以获得可用于聚类的全局低秩结构表征。此外，设计了一种基于增广拉格朗日乘子的优化方法对所提算法

  3. 所属分类：其它

  1. 【机器学习6】python实现拉格朗日乘子法

  2. 目录1.拉格朗日乘子法2.python –拉格朗日乘子法3.python sympy包 –拉格朗日乘子法 1.拉格朗日乘子法 题目如下：等式约束下的拉格朗日乘子法求解过程 2.python –拉格朗日乘子法 题目如上： from scipy.optimize import minimize import numpy as np #目标函数： def func(args): fun = lambda x: 60 - 10*x[0] - 4*x[1] + x[0]**2 + x[1]**

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：60kb
    • 提供者：weixin_38655810

  1. 基于拉格朗日的计算迁移能耗优化策略

  2. 随着移动网络技术的发展和智能终端的普及应用，移动边缘计算已成为云计算的一个重要应用。计算迁移策略已成为移动边缘计算服务的关键问题之一。以移动终端总的计算时间和移动终端能耗最小化为目标，将移动终端的计算迁移资源划分问题建模为一个凸优化问题，运用拉格朗日乘子法进行求解，提出基于阈值的迁移优化策略模型。仿真实验表明，本迁移优化策略模型能有效平衡本地计算和迁移计算之间的关系，为移动边缘计算中执行计算密集型应用提供保障。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：986kb
    • 提供者：weixin_38678773

  1. 基于并行分离增广拉格朗日乘子法的字符矫正

  2. 字符矫正是光学字符识别(OCR)系统预处理过程中的重要步骤,针对传统的增广拉格朗日乘子法(ALM)求解字符矫正问题时收敛性和计算速度的不足,本文研究了并行分离的增广拉格朗日乘子法,综合考虑字符矫正模型的建立过程,提出并行分离方法与ALM相结合的思想解决字符矫正问题。用并行方式将迭代问题分解成3个子问题,计算时能够同时求解分解后的这3个子问题,然后进行凸组合,最后收敛到问题的最优解。实验结果表明,本文算法能够快速准确地对变形的字符图像进行矫正,并且具有良好的实时性和适应性,可用于OCR系统的矫正预

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：830kb
    • 提供者：weixin_38611877

  1. 深度图编码的一种新的失真模型和拉格朗日乘子

  2. 在三维视频（3-DV）编码系统中，深度图不用于观看，而是用于渲染虚拟视图。 因此，传统的速率失真准则（包括失真准则和拉格朗日乘数）不适用于深度图编码。 为了设计深度图的有效速率失真准则，详细分析了合成虚拟视图的失真与深度图的编码误差之间的关系。 通过分析，得出了揭示深度图编码误差与合成虚拟视图失真之间关系的多项式模型。 通过利用相机参数和与深度图相对应的纹理视频的特征来估计模型参数。 基于该模型，还提出了基于虚拟视图的拉格朗日乘数用于深度图编码。 实验结果证明了该模型的准确性。 对于所有测试序列

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：519kb
    • 提供者：weixin_38639237
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