最近整理以前的代码，将以前老师上课的作业代码重新整理，分享出来，作业的内容是编写单纯形法，对测试函数进行寻优(极大值或者极小值)。首先介绍一下单纯形法：将上课的ppt转化为图片。ppt蓝色背景，眼睛快看瞎了按照ppt的描述编写算法如下：clear all;
clc;
% mode可以选择测试函数
% mode = 'exp_test';
% mode = 'Schaffer';
mode =
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2024-01-17 09:12:32
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1. $y = f(x)$ 求极值 函数 $y = f(x)$ 在 $x_{0}$ 的某邻域内有定义，如果对于该去心邻域内任何 $x$，恒有 $$f(x) < f(x_{0})$$ 则称 $x_{0}$ 为一个极大值点，$f(x_{0})$ 为极大值。 可以通过导数手段来判断点 $x_{0}$ 是不是极值点。导
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2024-05-16 17:32:36
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首先，祝本菜不挂科！首先一元函数的极值我们在高中的时候已经熟悉地不能再熟悉了，直接求导求导数的零点即可；那么在没有条件约束的情况下，多元函数的极值点的求法和一元函数差不多，即多元f(x1,x2...,xn)的驻点满足f对所有的变量的偏导同时等于0；这个我们可以通过一个曲面即二元函数很容易地想象出来【只要你对偏导和方向导数的几何意义熟悉的话】，一个点是极值点，那么这一点一定是凹或者凸点【记z轴负方向
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2023-05-18 15:55:56
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文章目录牛顿法求解函数零点基本思想形象理解牛顿法求解函数极值点一维情况高维情况求极值点时与梯度下降法比较相同点不同点Reference 牛顿法求解函数零点基本思想设有一个连续可导函数 ，为了求解方程，可采用这样的方法来近似求解，因为在处的泰勒展开式为： 考虑到一次方程容易解，而二次以及以上高次方程不一定有解，取泰勒展开式的线性部分来近似有： 若不等于0，将代入上式可得： 称是方程的一次近似根，由
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2024-06-20 12:23:01
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目录 梯度下降求极值 导数 偏导数 梯度下降 机器学习&深度学习 学习形式分类 1) 有监督学习
原创
2023-11-03 14:19:39
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多元函数的极值&牛顿迭代法多元函数的极值牛顿迭代法 多元函数的极值多元函数求极值的方法其他网页已经写了很多，在此不多叙述。在此不多赘述。简单给出结论： （1）一元函数求极值：对于一阶连续函数： 必须满足 的一个临界点，即 && ，（2）多元函数求极值：对于二阶连续函数： Hessian矩阵是一个多元函数的二阶偏导数构成的方阵，描述了函数的局部曲率。例如对于上面的多元函数，
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2024-05-30 22:08:53
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§3.5 函数的极值及其求法一、极值的定义设函数在区间内有定义，点是内的一点。若存在点的一个邻域，对于该邻域内任何异于的点，不等式 ()成立，称是函数的一个极大值(极小值)；称点是函数 的极大值点(极小值点)。函数的极大值与极小值统称为函数的极值；使函数取得极值的点统称为极值点。关于函数的极值，如下几点注记是十分重要的。1、函数的极值概念是一个局部概念。如果是函
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2024-05-28 13:34:47
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# 使用Python求函数极值的步骤指南
在计算机科学和数学中，求函数的极值是一个常见且重要的任务。极值可以是最大值或最小值，在许多应用中非常关键，比如优化问题、经济模型等。下面我们将通过Python来实现这一过程。本文旨在帮助初学者一步步理解并掌握如何在Python中求函数的极值。
## 流程概述
我们可以将求函数极值的过程划分为如下几个步骤：
| 步骤 | 描述
# 人工智能与机器学习中的梯度下降法求函数极值
在人工智能和机器学习领域，梯度下降法是一种常用的优化算法，用于求解函数的局部最小值或最大值。本文将介绍梯度下降法的基本原理，并以Python代码为例，展示如何使用梯度下降法求解函数的极值。
## 梯度下降法的基本原理
梯度下降法是一种迭代算法，其核心思想是通过不断更新参数，使得目标函数的值逐渐减小，最终找到函数的局部最小值。具体步骤如下：
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原创
2024-07-15 20:59:03
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概要本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR）。使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验，并使用 Block Maxima 和 Peak-Over-Threshold 的 EVT 方法估计 VaR/CvaR。最后，使用条件异向性 (GARCH) 处理的广义自回归来预测未来 20 天后指数的未来值。本文将
# 机器学习极值处理指南
在机器学习中，数据预处理是一个至关重要的环节。其中，极值（Outliers）处理尤为重要，因为它们可能会对模型的结果产生负面影响。本文将通过流程步骤和示例代码，指导你如何进行机器学习中的极值处理。
## 流程步骤
以下是处理极值的基本步骤表格：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明
引言基于前几篇文章关于筛选方法的介绍，本篇同样给大家介绍两种python封装的经典特征降维方法，递归特征消除(RFE)与极限树(Extra-Trees, ET)。其中，RFE整合了两种不同的超参数，分别是SVM库中的线性SVC与Logistic方法。而ET函数内采用的仍是基尼系数评价特征重要性，因此这与前文基于随机森林的筛选指标是相同的，即平均不纯度减少量。运行环境：Anoconda py
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2024-01-26 07:01:05
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一、条件极值概述无其他条件求多元函数的极值，有时候称为无条件极值。但在实际问题中，有时会遇到对函数的自变量还有附加条件的极值问题，称为条件极值。例如，求表面积为a^2而体积为最大的长方体的体积问题。设长方体的三棱长分为x、y、z，那么体积V=xyz。又由表面积条件，有2(xy+yz+xz)=a^2。此类条件极值可转化为无条件极值问题。即根据表面积条件将z表示成x、y的函数，即z=(a^2-2xy)
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2024-04-14 16:20:58
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关于求函数极值，通常有二分、三分、爬山、模拟退火等。当然，不同的算法适应不同的函数类型，比如上述4种算法的前三种通常用来处理单峰函数，其中爬山算法也可以处理多峰函数，但是容易陷入局部最优解。当然，爬山算法和模拟退火算法都属于随机化算法（骗分用的），所以不要总是使用。1.二分这个算法但凡学过OI的人应该都会的，求最值的操作也很简单。不必多讲，上例题：Codeforces Round #700 Sea
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2023-10-27 11:26:17
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今天来讨论多我们还需要进一步判断，对函数继续求二阶导得到，现在因为在驻点处二阶导数成立，所以在处取得极小值，二阶导数在这里的意义就是
原创
2023-05-31 14:56:31
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# Python 求函数极值点的科普
函数的极值点（极大值和极小值）是数学分析中的一个重要概念，尤其在优化问题、物理建模和经济学中被广泛应用。在Python中，我们可以利用多种方法来求解函数的极值点。本文将介绍如何使用Python的`scipy.optimize`模块来寻找函数的极值点，同时结合代码示例和可视化流程图来加深理解。
## 什么是极值点
极值点是函数在某个区间内的最高点或最低点。
原创
2024-10-24 05:50:44
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原文地址今天来讨论多元函数求极值问题，在Logistic回归用牛顿迭代法求参数会用到，所以很
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2023-07-11 00:00:13
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# 求函数的极值：Python 实现指南
在数学中，求函数的极值（即函数的最大值和最小值）是一个常见而重要的任务。在这里，我们将使用 Python 来实现这个过程。下面是我们求极值的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---------------------- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定
§8.8 多元函数极值及其求法一、多元函数的极值1、多元函数极值定义设函数在点的某个邻域内有定义,对该邻域内异于的点,如果都适合不等式则称函数在点取极大值；如果都适合不等式则称函数在点取极小值。极大值与极小值统称为函数的极值；使函数取得极值的点称为极值点。注:二元函数的极值是一个局部概念,这一概念很容易推广至多元函数。【例1】讨论下述函数在原点是否取得极值。(1)、(2)、(
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2024-07-11 08:31:52
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# 求函数极值点的方法介绍
在数学中，极值点是指函数在某个区间内取得的最大值或最小值的点。求函数的极值点是数学中常见的问题之一，它在优化问题、最值问题等方面有着广泛的应用。在本文中，我们将介绍如何使用Python求解函数的极值点。
## 1. 极值点的定义
对于一个函数$f(x)$，如果存在一个点$x_0$，使得在$x_0$的某个邻域内，对于任意的$x$，有$f(x) \leq f(x_0)
原创
2023-08-02 10:21:35
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