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  1. 《最优化理论与方法》复习

  2. 《最优化理论与方法》复习题目 多元微积分:向量、矩阵、多元函数的梯度和Hesse矩阵
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-06-15
    • 文件大小:114kb
    • 提供者:xiaohui_82
  1. 数据挖掘中的新方法:支持向量机.pdf

  2. 支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题,并可推广于预测和综合评价等领域,因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。 《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者,也包括关心应用的实际工作者。对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者,略去书中的某些理论
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2010-03-24
    • 文件大小:7mb
    • 提供者:shiyoumaomao
  1. fMRI analysis of ankle movement tracking training

  2. 中风后受损的行走是一种常见的功能问题。Jorgenson等(1995)报告说,改善步行是中风病人最常见的自我的既定目标。因此,许多个人康复是努力致力于改善行走。一个康复策略,继续康复的原因是被迫使用患侧肢体。对于下肢,这项策略包括跑步机训练与部分减重过程中,主体努力跟上移动步行平台(Hesse等 1994,1999)。因为主题是被迫使用患侧下肢跟上,这种干预与约束诱导的上肢运动疗法相似,其中中风患者再次在日常职能中通过束缚健康肢体,被迫使用患侧肢体
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-06-12
    • 文件大小:594kb
    • 提供者:alittlerabbit
  1. Newton迭代法求解极小值点

  2. 程序说明详细,适合matlab初学者 %Newton迭代法求解极小值点 0311 %===================================== %定义函数 disp '函数 f(x) 为:' syms x1 x2 f=(x1-2)^4+(x1-2)^2*x2^2+(x2+1)^2 disp '初始点的值:' x0=[1;1] %===================================== %求函数的梯度和海色阵 disp '函数f的梯度:' g=jacobian(
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-04-06
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:gujinjin2008
  1. 拟牛顿算法

  2. 拟牛顿算法 matlab程序顿法成功的关键是利用了Hesse矩阵提供的曲率信息,但计算Hesse矩阵工作量大,并且有的目标函数的Hesse矩阵很难计算,甚至不好求出。针对这一问题,拟牛顿法比牛顿法更为有效。这类算法仅利用目标函数值和一阶导数的信息,构造出目标函数的曲率近似,使方法具有类似牛顿法的收敛速度快的优点。
  3. 所属分类:MySQL

    • 发布日期:2013-06-18
    • 文件大小:16kb
    • 提供者:u011118681
  1. 最优化SQP完整代码

  2. 基于拉格朗日函数Hesse阵的SQP方法求解约束优化问题的核心代码
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-11-22
    • 文件大小:12kb
    • 提供者:circlehao
  1. 二元函数hesse矩阵临界情况探讨

  2. hesse矩阵的临界情况很少有资料探讨,本文给与了充分的讨论
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2014-05-14
    • 文件大小:111kb
    • 提供者:u010795157
  1. On quasi-translations of polynomial algebras

  2. 多项式代数的拟平移,刘大艳,杨柳,本文介绍了多项式代数上一类重要的自同构--拟平移, 包括拟平移的研究背景、拟平移与nice导子、拟平移与幂零Hesse矩阵以及Jacobi猜想的�
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-12-28
    • 文件大小:336kb
    • 提供者:weixin_38656297
  1. 金钟 B-XG型称重传感器数据手册.pdf

  2. 金钟 B-XG型称重传感器数据手册pdf,金钟 B-XG型称重传感器数据手册技术指标: 最大量(Ema)Mx 63101929302010601 灵敏度岛 20=0 准确度等级 Aocun years 最大分度数Ma xref geil atmel 300 最小验定分度 Maire loid ahve frat ital E=门000 综合误是 Ceembendda s 复慢R9 餐sA ±0445 最小静何验恢复值Mmm四d或m 农7 温度对最小荷验的影 Top cfc ae m. dad l
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-10-08
    • 文件大小:124kb
    • 提供者:weixin_38743737
  1. SmartScope:可安装智能手机的低成本明场和荧光显微成像-源码

  2. SmartScope 可安装智能手机的低成本明场和荧光显微成像 该智能手机显微镜是作为Ernst-Abbe-Hochschule Jena(应用科学大学)的一个小组项目而建造的。该项目的目的是构建一种低成本,高分辨率的智能手机,该智能手机能够执行明场成像和荧光成像。由于当前的台式微型显微镜通常很昂贵,体积很大并且需要熟练的操作人员,所以学校和发展中国家经常缺乏高分辨率成像设备的使用权。但是,大多数人摆出了智能手机以及使用摄影镜头的专业知识。智能手机会自动将图像保存在数字文件中,其本质上重量很小,
  3. 所属分类:其它

  1. 溶源性汤:Rust中细胞自动机的底物-源码

  2. Rust中细胞自动机的底物。 以微生物学使用的命名。 也可以看一下安吉丽娜·范妮·黑塞(Angelina Fanny Hesse);)下层的网格是环形的,即坐标值/邻居环绕。 该代码在MIT / Apache 2.0许可下具有双重许可。 例子 以网格形式检索值: cargo run --example retrieval 规则30的执行: cargo run --example rule30 -规则30 cargo run --example rule30 特征 仅死活 为二进制(仅)单元状态
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-15
    • 文件大小:14kb
    • 提供者:weixin_42103587
  1. 2月20 牛顿法,海赛矩阵(hesse matrix),作用求根与最优化,与梯度(平面拟合局部)相比效率高,因为用二次曲面去拟合局部

  2. 文章目录1.0牛顿法(牛顿法又被很形象地称为是”切线法”)1.1求方程的根;补充:海赛矩阵(hesse matrix)1.2最优化算法演示代码np.array的各类用法:1.4牛顿法和梯度下降法的比较 1.0牛顿法(牛顿法又被很形象地称为是”切线法”) 牛顿法是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。方法使用函数f (x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f (x) = 0的根。牛顿法最大的特点就在于它的收敛速度很快。https://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/75
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:410kb
    • 提供者:weixin_38655484
  1. python实现共轭梯度法

  2. 共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法,它仅需利用一阶导数信息,但克服了最速下降法收敛慢的缺点,又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点,共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一,也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各种优化算法中,共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小,具有步收敛性,稳定性高,而且不需要任何外来参数。 算法步骤: import random import numpy as np import matplotlib.pypl
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:154kb
    • 提供者:weixin_38650379
  1. 使用Python实现牛顿法求极值

  2. 对于一个多元函数 用牛顿法求其极小值的迭代格式为 其中 为函数 的梯度向量, 为函数 的Hesse(Hessian)矩阵。 上述牛顿法不是全局收敛的。为此可以引入阻尼牛顿法(又称带步长的牛顿法)。 我们知道,求极值的一般迭代格式为 其中 为搜索步长, 为搜索方向(注意所有的迭代格式都是先计算搜索方向,再计算搜索步长,如同瞎子下山一样,先找到哪个方向可行下降,再决定下几步)。 取下降方向 即得阻尼牛顿法,只不过搜索步长 不确定,需要用线性搜索技术确定一个较优的值,比如精确线性搜
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:115kb
    • 提供者:weixin_38623442