Câu hỏi được gắn thẻ «optimization»

Trong cuốn sách của Nocedal & Wright về Tối ưu hóa số, có một tuyên bố trong phần 2.2 (trang 27), "Nói chung, việc bảo tồn quy mô bất biến cho thuật toán tìm kiếm dòng dễ dàng hơn so với thuật toán vùng tin cậy". Trong cùng một phần, …

11 linear-algebra  optimization  numerical-analysis 

Tôi đang cố gắng hiểu phương thức tối ưu hóa dựa trên điều chỉnh hoạt động như thế nào đối với tối ưu hóa bị ràng buộc PDE. Đặc biệt, tôi đang cố gắng hiểu tại sao phương thức kết hợp hiệu quả hơn cho các vấn đề trong đó …

11 optimization  pde 

Cho một hàm chưa biết , chúng ta có thể đánh giá giá trị của nó tại bất kỳ điểm nào trong miền của nó, nhưng chúng ta không có biểu thức của nó. Nói cách khác, giống như một hộp đen đối với chúng ta. ff: Rd→ Rf:Rd→Rf:\mathbb R^d …

11 optimization 

Tôi giải quyết cho một thưa thớt tích cực nhất định ma trận khổng lồ Một sử dụng gradient liên hợp phương pháp (CG). Có thể tính toán định thức của A bằng cách sử dụng thông tin được tạo ra trong quá trình giải?Ax=bAx=bAx=bAAAAAA

11 linear-algebra  optimization  krylov-method  conjugate-gradient 

Cho hệ thống trong đó , tôi đọc rằng, trong trường hợp Jacobi lặp được sử dụng làm bộ giải, phương thức sẽ không hội tụ nếu có giá trị khác không thành phần trong null-không gian của . Vì vậy, làm thế nào người ta có thể chính thức …

11 linear-algebra  optimization  matrix  iterative-method  linear-solver 

Có cách nào nhanh hơn để tính toán các lỗi tiêu chuẩn cho các vấn đề hồi quy tuyến tính, hơn là đảo ngược không? Ở đây tôi giả sử chúng ta có hồi quy:X′XX′XX'X y=Xβ+ε,y=Xβ+ε,y=X\beta+\varepsilon, Trong đó XXX là n×kn×kn\times k ma trận và yyy là n×1n×1n\times 1 vectơ. …

11 linear-algebra  optimization 

Đối với một dự án, tôi phải thực hiện hai phương thức này và so sánh cách chúng thực hiện trên các chức năng khác nhau. Có vẻ như phương pháp gradient liên hợp có nghĩa là để giải các hệ phương trình tuyến tính của Ax=bAx=b A\mathbf{x} = \mathbf{b} …

11 optimization  conjugate-gradient 

Tôi có một bộ dữ liệu đang dần thay đổi và tôi cần theo dõi các hàm riêng / giá trị riêng của ma trận hiệp phương sai của nó. Tôi đã sử dụng scipy.linalg.eigh, nhưng nó quá đắt, và nó không sử dụng thực tế là tôi đã có …

10 linear-algebra  optimization  python  eigenvalues 

Tôi thường gặp câu ngạn ngữ chung rằng các phương pháp điểm nội thất rất khó để khởi động. Có một lời giải thích trực quan đằng sau lời khuyên này? Có những tình huống trong đó người ta có thể mong đợi lợi ích từ sự khởi đầu ấm …

10 optimization  constrained-optimization 

Tôi có một vấn đề tối ưu hóa giống như sau minJ,Bs.t.∑ij|Jij|MJ+BY=XminJ,B∑ij|Jij|s.t.MJ+BY=X \begin{array}{rl} \min_{J,B} & \sum_{ij} |J_{ij}|\\ \textrm{s.t.} & MJ + BY =X \end{array} Ở đây, các biến của tôi là ma trận JJJ và BBB , nhưng toàn bộ vấn đề vẫn là một chương trình tuyến tính; các …

10 optimization  convex-optimization  linear-programming 

Vấn đề là maxf(x) subject to Ax=bmaxf(x) subject to Ax=b\max f(\mathbf{x}) \text{ subject to } \mathbf{Ax} = \mathbf{b} trong đó f(x)=∑Ni=11+x4i(∑Ni=1x2i)2−−−−−−−−−−√f(x)=∑i=1N1+xi4(∑i=1Nxi2)2f(\mathbf{x}) = \sum_{i=1}^N\sqrt{1+\frac{x_i^4}{(\sum_{i=1}^{N}x_i^2)^2}} , x=[x1,x2,...,xN]T∈RN×1x=[x1,x2,...,xN]T∈RN×1\mathbf{x} = [x_1,x_2,...,x_N]^T \in \mathbb{R}^{N\times 1} và A∈RM×NA∈RM×N\mathbf{A} \in \mathbb{R}^{M\times N} Chúng ta có thể thấy rằng f(.)f(.)f(.) Ở dạng 1+y2−−−−−√1+y2\sqrt{1+y^2} và là một hàm lồi. …

10 optimization 

Tôi đang quan tâm đến việc tối đa hóa một hàm , nơi θ ∈ R p .f(θ)f(θ)f(\mathbf \theta)θ∈Rpθ∈Rp\theta \in \mathbb R^p Vấn đề là tôi không biết dạng phân tích của hàm hoặc các dẫn xuất của hàm. Điều duy nhất mà tôi có thể làm là để đánh …

10 optimization  monte-carlo  simulation 

Để tối ưu hóa, từ Wikipedia : Trong khoa học máy tính, metaheuristic chỉ định một phương pháp tính toán nhằm tối ưu hóa một vấn đề bằng cách lặp đi lặp lại để cải thiện một giải pháp ứng viên liên quan đến một thước đo chất lượng nhất …

10 optimization  heuristics 

Tôi đang cố gắng viết một triển khai SVM đầy đủ bằng Python và tôi có một vài vấn đề khi tính toán các hệ số Lagrange. Trước tiên, hãy để tôi viết lại những gì tôi hiểu từ thuật toán để đảm bảo rằng tôi đang đi đúng hướng. …

10 optimization  machine-learning  support-vector-machines  quadratic-programming 

Các cách được đề xuất để thực hiện bình phương tối thiểu phi tuyến, min , với các ràng buộc hộp ? Dường như với tôi (những kẻ ngốc vội vã) rằng người ta có thể làm cho các ràng buộc hộp trở thành bậc hai và giảm thiểu \ …

10 optimization  constraints