在數學最優問題中,拉格朗日乘數法(以數學家約瑟夫·路易斯·拉格朗日命名)是一種尋找變數受一個或多個條件所限制的多元函式的極值的方法。這種方法將一個有n 個...
基本的拉格朗日乘子法就是求函式f(x1,x2,...)在約束條件g(x1,x2,...)=0下的極值的方法。其主要思想是將約束條件函式與原函式聯立,從而求出使原函式取得...
基本的拉格朗日乘子法(又稱為拉格朗日乘數法),就是求函式 f(x1,x2,...) 在 g(x1,x2,...)=0 的約束條件下的極值的方法。其主要思想是引入一個新的...
這種方法中引入了一個或一組新的未知數,即拉格朗日乘數,又稱拉格朗日乘子,或拉氏乘子,它們是在轉換後的方程,即約束方程中作為梯度(gradient)的線性組合中各個...
y(x)在條件及邊界條件之下,給泛函以極值,且若y(x)是滿足條件的泛函J的平穩函式,則存在這樣一個常數λ,使y(x)是泛函的平穩函式,常數λ稱為歐拉-拉格朗日常數...
乘子法( multiplier method)約束極小化的算法。對於約束極小化問題(NP):min.廠(x)s.t.廳,(』)=O(J=l,…,研)。其中XE尺“。經典的拉格朗日乘子法是...
均具有一階連續偏導數,將拉格朗日函式表示為上述非線性規劃問題的目標函式與加權約束函式之和:其中 是拉格朗日乘子。令其各偏導數為零,得到一方程組,解此方程組可...
《拉格朗日乘子定理:從一道2005年全國高中聯賽試題的高等數學》是2015-8-1出版的圖書,作者是劉培傑數學工作室編。...
廣義乘子法(generalised method of multipli-ers)一種求解約束非線性規劃問題的方法.即把古典的拉格朗日乘子法與外點法結合起來求最優解的方法.在懲罰因子M適當大...
作為一種最佳化算法,拉格朗日乘子法主要用於解決約束最佳化問題,它的基本思想就是通過引入拉格朗日乘子來將含有n個變數和k個約束條件的約束最佳化問題轉化為含有(n+k)個...
對於芬切爾問題也可定義拉格朗日乘子,它是當兩個極值問題的最優值相等時的對偶問題的解。利用凸集分離定理可以得到一系列有關芬切爾問題的解和拉格朗日乘子的存在...
SMO是一種坐標下降法(coordinate descent),以疊代方式求解SVM的對偶問題,其設計是在每個疊代步選擇拉格朗日乘子中的兩個變數 並固定其它參數,將原最佳化問題化簡至1維...
求二元函式 在約束條件 =0下的可能極值點.可以先作拉格朗日函式其中λ為拉格朗日乘子對分別對拉格朗日函式每個變數求偏導並令其值為0,解出 得到的駐點 就是函式(...
那么[]和[]構成了一個約束最最佳化問題,可以用拉格朗日乘子法來計算:可以解得模型p的形式為:這就是條件最大熵模型的形式,而對應的...
約束最最佳化問題(constrained optimization problem)是指具有約束條件的非線性規劃問題。僅有等式約束條件的約束最最佳化問題,可採用消元法、拉格朗日乘子法或罰函式法,將...
29. 一種用於Occam反演中搜尋拉格朗日乘子的方法, 工程地球物理學報,2013,10(03):344-350., 其他30. 大地電磁信號去噪方法研究——基於Hilbert-Huang變換, 能源...
)由全同費米子組成的孤立系統,處於熱平衡時,分布在能級εi的粒子數為,Ni=gi/(e^(α+βεi)+1) 。α為拉格朗日乘子、β=1/(kT),有體系溫度,粒子密度...
他先後提出了零件可靠性設計的拉格朗日乘子法以及摩擦傳動的可靠性理論,並廣泛套用於礦井提升機事故治理、摩擦傳動可靠性分析等重要工程領域,獲得成功,取得了顯著的...
所謂線上算法,以目標協調法為例,就是把按模型計算的子系統的控制,施加到真實系統,由此得到各子系統的輸出。把這些測得的輸出反饋到協調器,用它去計算拉格朗日乘子...
6.4.3 普通拉格朗日乘子NP方法的神經網路6.4.4 增廣拉格朗日乘子方法的神經網路習題參考文獻第7章 用神經網路解決矩陣代數問題7.1 概述...
這兩個函式的計算在原則上都可以用拉格朗日乘子法或變分法來解決,但除了一些簡單的情況,如獨立二元信源,平穩高斯信源以外,一般很難得到解析解。R.E.勃拉赫特...
拉格朗日乘數法是求約束極值的一種方法,其基本思想是引進參數,把約束極值問題化為無約束極值問題。設需要求目標函式f:E( Rn)→R在約束條件gi(x)=0(gi:E→R,...
在3月和1959年4月,而在度假哥本哈根在他下榻的飯店,他開始構思一個新的工作,利用廣義拉格朗日乘子最佳化後,將導致財務上的成功。在1964年8月,埃弗里特和幾個同事...
本書涵蓋了非線性規劃的主要內容,包括無約束最佳化、凸最佳化、拉格朗日乘子理論和算法、對偶理論和方法等,並包含了大量的實際套用案例.本書從無約束最佳化問題入手,通過...