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  1. 本文主要通过数值方法相关知识来讨论无约束条件非线性规划问题的解法,并给出其中解法的算法.

  2. ：总结了近年发展的对不等式约束最优化1'4题的非线性拉格朗日方法，讨论了零对偶间隙，最优化条件的收敛性以 及精确非线性罚函数。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-16
    • 文件大小：94208
    • 提供者：lihao365

  1. 最优化与KKT条件

  2. 从拉格朗日 条件到KKT条件，详细介绍了非线性规划的问题和解决方案

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-01
    • 文件大小：331776
    • 提供者：mzwang123

  1. 支持向量机最优间隔分类器

  2. 主要介绍最优间隔分类器，以及拉格朗日对偶问题

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-02-19
    • 文件大小：266240
    • 提供者：u013660393

  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：104448
    • 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：888832
    • 提供者：u013962307

  1. 拉格朗日对偶及凸优化

  2. 主要介绍拉格朗日对偶及凸优化，拉格朗日对偶函数。包括拉格朗日对偶问题，强对偶和Slater’s条件，KKT最优化条件，敏感度分析

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-03-26
    • 文件大小：800768
    • 提供者：chinahnwqf

  1. SVM 拉格朗日对偶解释

  2. 关于机器学习中 SVM拉格朗日对偶的一些解释以及相关的求解问题

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-12
    • 文件大小：113664
    • 提供者：lv0817

  1. 简易解说拉格朗日对偶

  2. 对机器学习中拉格朗日对偶问题进行了通谷易懂的描述。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-05-31
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：danielzwx

  1. 可积分层次和时空对偶的拉格朗日和哈密顿结构

  2. 我们以非线性薛定ding（NLS）层次结构为例，定义并说明了双重可积层次结构的新颖概念。 对于层次结构中的每个可积分非线性演化方程（NLEE），双重可积分结构的特征是，NLEE的零曲率表示可以通过两种哈密顿公式来实现，这些公式源自构型空间的两个不同选择，产生两个不等价的 相应相空间上的泊松结构和两个不同的哈密顿量。 这从根本上不同于标准的双汉密尔顿式或通常的多时间结构。 第一个公式选择纯粹依赖于空间的字段作为配置空间。 它产生了用于NLS的标准泊松结构。 另一个是新的：它选择纯粹依赖时间的字段作

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：401408
    • 提供者：weixin_38703968

  1. 像极限中的拉格朗日插入和超相关器/超幅度对偶

  2. 在这些说明中，我们描述了如何以模仿广义统一性的方式制定拉格朗日插入技术。 我们引入了位置空间削减的概念，并证明了超相关器/超振幅对偶中相关器的削减对应于等效振幅的广义unit削减。 削减包括应力张量多重体的手性部分中的算子以及其他半BPS算子的相关函数。 我们还将讨论该方法在其他相关器以及非平面贡献中的应用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：809984
    • 提供者：weixin_38659527

  1. 拉格朗日方法的量子信息度量和Berry曲率

  2. 我们以规范/重力对偶为背景，最近导出的量子几何张量的表达式为起点。 我们以这种方式来推广这种形式主义，即可以计算量子系统的几何相位。 我们的方案提供了概念上完整的描述，并介绍了早期作品的不同观点。 使用形式主义，我们演示了如何将该表达式应用到众所周知的量子力学系统。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：607232
    • 提供者：weixin_38522795

  1. 拉格朗日式对偶字符串

  2. 对于低能理论，我们提出了一个拉格朗日算子，该拉格朗日算子位于N 1个半无限M2大脑的（1 +1）维交点上，正交于ℝ1，2×ℂ4 /ℤk $$ {\ mathbb {R}} ^ {1,2} \次{\ mathbb {C}} ^ 4 / {\ mathbb {Z}} _ k $$（对于任意正整数N，M，k）。 我们将此理论公式化为2D边界理论，其中显式N = 1，1 $$ \ mathcal {N} = \ left（1，\; 1 \ right）$$超对称，在U的双基本表示中包含两个超场 （N）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-21
    • 文件大小：448512
    • 提供者：weixin_38662213

  1. 川口拉格朗日公式在弦论中的应用

  2. Y. Hosotani提出的弦标量对偶性和A. Sugamoto提出的膜标量对偶性在川口拉格朗日公式的背景下进行了重新检验。 该公式的特征是字段和参数的无关紧要。 因此，甚至字段和参数之间的角色交换也是可能的。 这样，可以容易地证明上述双重性。 在双重相关理论的川口指标之间，发现了一个简单的关系。 作为费米子场与参数之间交换的一个例子，在超弦模型中研究了用Neveu-Schwarz-Ramond（NSR）费米子的第9个分量代替二维超空间的Grassmann参数的作用。 在该模型中还讨论了压缩。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-08
    • 文件大小：236544
    • 提供者：weixin_38671048

  1. E 7超共形理论的“拉格朗日”

  2. 我们发现一个N = 1 $$ \ mathcal {N} = 1 $量规理论流向具有E 7风味对称性的排名第一的N = 2 $$ \ mathcal {N} = 2 $$超保形场理论。 我们首先获得R 0，N理论的拉格朗日描述，该描述出现在具有2N基本超多重子的SU（N）规范理论的S对偶描述中。 这是对E 6理论提出的拉格朗日描述的直接概括。 然后，通过R 0,4理论的部分Higgsing获得E 7理论。 根据拉格朗日描述，我们计算出完整的超保形指数。 我们还考虑了在S 2上进行扭曲维数缩减，以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-06
    • 文件大小：464896
    • 提供者：weixin_38656741

  1. 具有线性约束的广义多跳MIMO放大转发中继网络的对偶与优化

  2. 我们考虑了广义多跳MIMO放大- 具有多个源/目的地的前向（AF）中继网络和任意数量的继电器。 我们建立两个对偶性和之间的对应对偶变换这样的网络及其在单一网络下的双重网络线性约束和逐跳线性约束。 统一优化提出了一个框架来寻找一个平稳的点。 AF继电器非凸优化问题的重要一类网络基于局部拉格朗日对偶方法，其中原始算法只为内环问题找到一个固定点拉格朗日数与原始变量的最大化。 这显示输入协方差矩阵满足礼貌的注水内循环问题的固定点处的结构。 这二元性和礼貌的注水被用来设计快速的原始算法。 与现有算法相比，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38735782

  1. 一种基于GNC 和增广拉格朗日对偶的非凸非光滑图像恢复方法

  2. 逐步非凸方法(GNC)和增广拉格朗日对偶在非凸非光滑图像恢复中有较高的恢复性能.然而分别使用这两种方法时GNC 不能够保证全局收敛, 增广拉格朗日对偶不能获得有效的初始值.为克服上述缺陷, 本文通过转换原始问题为等式约束优化问题推出了一种基于GNC 和增广拉格朗日对偶的组合图像恢复方法, 并对其收敛性严格证明.该方法不仅可以获得有效的初始值, 同时不要求问题具有凸性和光滑性.更多地, 一个自适应能量函数通过对偶迭代而得到.实验结果表明推出的方法可以有效地提高图像恢复质量和算法效率.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38632046

  1. 利用模糊次梯度算法求解拉格朗日松弛对偶问题

  2. 针对利用次梯度算法处理拉格朗日松弛对偶问题时, 计算过程容易出现振荡, 求解效率较低的问题, 首先提 出了一种基于模糊理论的次梯度算法, 利用隶属度函数给出迭代过程中所有次梯度的合适权重, 并将它们线性加权 得到新的迭代方向; 其次证明了算法的收敛性; 最后通过仿真实验验证了该方法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：368640
    • 提供者：weixin_38591291

  1. 奖励收集斯坦利最小树的混合拉格朗日与分散搜索算法

  2. 针对PCSTP 问题,提出了HLGSS混合算法.通过拉格朗日松弛策略,将PCSTP问题转化为简单的BEC6问题;然后由Volume算法求解PCSTP 的拉格朗日对偶问题并获得其下界.用SS 算法优化原问题的可行解,利用求解拉格朗日对偶问题过程中获得的原始.对偶信息来指导SS 算法的搜索.仿真结果表明,HLGSS比SS 降低了算法的搜索空间,加速了算法的收敛性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：645120
    • 提供者：weixin_38641150

  1. 求解多维背包问题的蚁群-拉格朗日松弛混合优化算法

  2. 针对多维背包问题(MKP) NP-hard、约束强的特点, 提出一种高效的蚁群-拉格朗日松弛(LR) 混合优化算法. 该算法以蚁群优化(ACO) 为基本框架, 并基于LR 对偶信息定义了一种MKP效用指标. ACO使得整体算法具有全局搜索能力, 所设计的效用指标将MKP的优化目标与约束条件有机地融合在一起. 该指标一方面可以用来定 义MKP核问题, 降低问题规模; 另一方面, 可以用作ACO的启发因子, 引导算法在有希望的解区域中强化搜索. 在大量标准算例上的测试结果表明, 所提出算法的鲁棒性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：236544
    • 提供者：weixin_38690522

  1. 拉格朗日对偶的多天线认知无线电网络最坏情况发射机设计

  2. 拉格朗日对偶的多天线认知无线电网络最坏情况发射机设计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：251904
    • 提供者：weixin_38638163
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