本代码用python实现RPCA背景建模,RPCA的优化采用非精确增广拉格朗日乘子法( the inexact augmented Lagrange multiplier)

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

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

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]**