mathematical-optimization 相关问题

数学优化通过从允许的可行可能值集合中选择值来处理最大化或最小化目标函数。数学优化通常也称为数学编程或简称为优化。

使用最小二乘法解决凸优化问题的闭合形式

我想使用最小二乘法解决以下优化问题。 其中 是未知的凸函数(例如 ) 是卷积算子 我想知道上述优化的封闭形式

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利用矩阵线性等式约束最小化 L1 范数

我需要在 Mx = y 的情况下最小化 L_1(x)。 x 是维度为 b 的向量,y 是维度为 a 的向量,M 是维度为 (a,b) 的矩阵。 经过一番阅读后,我决定使用 scipy。

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CVXPY 的最小加加速度轨迹

我正在尝试用cvxpy(版本0.4.9)数值解决生成一维最小加加速度轨迹的问题。这是问题的基本陈述, 'x' 是位置向量

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凸约束和优化中的欧氏距离

初学者风格,关于凸优化的一般问题。作为具体学习 cvxpy 和一般凸优化的一部分,正在尝试基本(想象)几何(希望能够...

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利用对称、PSD 和单位迹线约束优化迹线算子

我正在尝试解决一个简单的优化问题,我们想要一个复值厄米特矩阵作为其变量(主题是量子力学)。 使用 Convex #加载优化求解器 使用...

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复值变量的优化

我正在尝试解决一个简单的优化问题,我们想要一个复值厄米特矩阵作为其变量(主题是量子力学)。 使用 Convex #加载优化求解器 使用...

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Julia - 复值变量的优化

我正在尝试解决一个简单的优化问题,我们想要一个复值埃尔米特矩阵,因为它是可变的(主题是量子力学) 使用 Convex #加载优化求解器 使用...

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Julia - 开始使用本地编译的 Pkg

这是在 Julia 1.9.3 上。我正在尝试使用高精度算术和 Remez.jl 包来测试一些想法。我有代码并且编译正常。我可以用 Julia 作为语言做玩具...

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使用 BFGS 的 scipy.optimize.minimize() 中的线性搜索是否计算不同步长值的目标函数的梯度?

BFGS算法计算目标函数的梯度,然后沿着梯度方向进行线性搜索来决定步长。 对于我试图最小化的功能...

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带条件的变量

我有一个复杂的方程,有和和许多变量,但这不是问题,主要困难是编写一个在计算中涉及条件的变量,假设这个变量是c...

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为什么Python无法计算基本的数学问题? [重复]

当我尝试这个时: a = input("输入你的数学计算结果:") 如果 a 中的“45*3”或“45 * 3”: 打印(“555”) elif“56+9”或“56+9”...

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使用 scipy.optimize.minimize 解决优化问题时出现意外的解决方案

我正在尝试在 scipy 中表达以下优化问题。 假设 r 是一个已知数组,其值: [0.96366965、0.93341242、0.90676733、0.88186071、0.8582291、0.83472442、0.80977363、0.7...

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Delphi 数学优化技术,包括单纯形法或遗传算法等

只是想知道是否有人对 Delphi 的优化实用程序有建议。 例如单纯形、遗传算法等... 基本上我需要将我的总体模型优化为全黑......

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如何确定框在图像内可以旋转的角度范围

我想找到一种算法,可以找到一个盒子可以围绕图像左上角旋转的角度范围。比如下图中,我可以计算出alpha_1和alpha_2,w...

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最大化 3D 中具有距离约束的点的总和

问题 问题陈述如下,给定 3D 中的一组点 p_i 及其相应的能量值 e_i,找到其中能量总和最大化的子集,并且

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在 Pyomo 中用 max 和 min 编写约束

我必须从下图中用4个约束在pyomo中编写Pavg和H_ad约束, # 1.平均压力 def Avg_压力(模型,I,J,T,S,r): 返回模型.Pavg[I, J, T, ...

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使用死区线性损失函数进行快速/高效的计算

我感兴趣的是使用分段线性损失函数对数据进行建模:下限和上限之间为零,然后从这些边界之外的零开始线性。这非常接近我的“...

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生成具有基于距离的给定平均乘积的数字的算法

我正在尝试提出一种算法,该算法可以根据距离生成具有给定平均乘积的数字。例如,假设 x 轴上有 4 个点:x1 x2 x3 和 x4。每个...

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为什么AMPL无法解决优化失败问题

我有一个问题不知道如何解决。在我的 AMPL 模型中,1B12 是属于 Set 的项目。 当我尝试通过 AMPL + cplex 解决问题时,AMPL 命令显示 预解决,缺点...

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python纸浆库存优化程序

我想创建库存履行优化计划。 每个 Item 有 4 个数据框。我想建议每件商品的履行数量。 客观的 : 任何物品的现有数量(df2)...

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