等式约束本质是将约束问题转为无约束问题，求解无约束函数的极值点参数(由原问题参数和拉格朗日乘子参数组成)，抽取原问题的极值点(极大或极小)。以下为等式约束： 这其实就是求L的极值点的方程组，满足上述条件的点一定是原问题的极值点，证明： 设当前已有的一组拉格朗日乘子，在当前这组乘子下的极值点(参数值)为(x0,y0,z0)，若客观上存在另一极值点(x1,y1,z1)满足所有等式约束，并且使得L1更优
在学习SVM的原理时，接触到了等式约束优化与不等式约束优化，下面是根据相关资料自己总结出来的自己的，希望对大家有所帮助，这是第一篇博客。1.等式约束优化1.1.问题描述当目标函数加上等式约束条件之后，原本的非约束优化变成了等式约束优化，如下： ........................................................................
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2024-08-20 10:11:43
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拉格朗日乘子法是寻找函数在一组约束下的极值方法。1、等式约束形式：(x是d维向量)min f(x)s.t. h(x) = 0.写成如下形式：min f(x)+lambda*h(x)(lambda为参数)s.t. h(x) = 0.发现两者是等价的。记：拉格朗日函数L(x,lambda) = f(x)+lambda*h(x).发现约束条件h(x)=0,其实就是对拉格朗日函数L(x,la
1:不等式是<或者>号表示大小关系的式子. 2:我们把不等式成立的未知数叫做不等式的解. 3:成立不等式未知数的取值范围叫做解的集合,简称解集. 4:含有一个未知数且次数是1的不等式叫做一元一次不等式. 5
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2009-02-04 12:42:02
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# Python加不等式约束回归
在机器学习和数据分析中，回归分析是一种常见的统计方法，用于预测一个或多个连续因变量与一个或多个自变量之间的关系。在实际应用中，有时我们需要对回归模型添加额外的约束条件，比如不等式约束，以更好地满足实际问题的需求。本文将介绍如何使用Python进行不等式约束回归，并提供代码示例。
## 不等式约束回归原理
不等式约束回归是在传统回归分析的基础上增加了不等式约束
原创
2024-07-08 05:02:04
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\(题目[bds2021090901]：已知a，b>1,则\frac{a^2+b^2}{\sqrt{ab-a-b+1}}的最小值为()\) \(解 ：\) \(原式=\frac{a^2+b^2}{\sqrt{ab-a-b+1}}\) \(\quad =\frac{a^2+b^2}{\sqrt{a(b ...
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2021-09-09 09:54:00
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详述指数不等式与对数不等式的基本求解算理与高阶应用
Jensen不等式，又名琴森不等式或詹森不等式（均为音译）。它
原创
2022-12-10 00:30:39
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## 基本不等式### 基本齐次不等式### 一次形式?### 基本不等式##
原创
2023-08-07 08:50:19
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### Python 非线性不等式约束优化教程
在科学计算和工程应用中，优化问题广泛存在。非线性不等式约束优化是其中一种常见的优化问题。下面，我将详细介绍如何在 Python 中实现这一过程。
#### 流程概述
我们可以将非线性不等式约束优化的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 确定优化目标 | 定义你要最小化或最大化的目标函数。 |
原创
2024-09-23 04:55:35
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对偶问题 原问题 \[ \begin{align} \min_{x \in \cal D} f(x) \end{align} \] 其中 ${\cal D} = {x \in X: g_i(x) \leq 0, \ \ i = 1,2,\cdots, m}$. 一般的，这里$X = \mathbb ...
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2021-08-30 14:10:00
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# 拉格朗日乘子法与不等式约束
## 引言
拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier Method）是一个强大的优化工具，广泛用于处理有约束的优化问题。特别是当我们面对不等式约束时，拉格朗日乘子法能够帮助我们将约束条件自然地融入到优化过程之中。本篇文章将介绍拉格朗日乘子法的基本概念和实际应用，尤其是在Python环境下的实现方法。
## 拉格朗日乘子法的基本原理
拉格朗日乘子
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2024-10-23 05:49:23
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用函数性态（包括单调性、凹凸性和最值等）证明不等式
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2020-01-05 21:50:00
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排序不等式给定3组数a[1]~a[n],b[1]~b[n],c[1]~c[n]其中c[1]~c[n]是b[1]~b[n]的乱序排列a[1]*b[n]+a[2]*b[n-1]+...<=a[1]*c[1]+a[2]*c[2]+...<=a[1]*b[1]+a[2]*b[2]+...反序和<=乱序和<=
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2019-04-05 10:09:00
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Leggett–Garg inequalityLG不等式是被所有宏观物理理论所满足的数学不等式。在这里，宏
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2022-02-13 11:05:07
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学了一中午这个东西了 心态崩掉了 这里 我愤怒一点 还真没有我学不会的东西.关于不等式 是有一些比较有意思的东西，当然 这里讨论高中数学的范围。基本不等式。课本上都有 证明也比较简单 但注意成立的条件 a 0 b 0.等号取 a=b 因为开始推的时候就是a=b 只不过是不断地进行变形 并没有更改原式
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2019-09-12 12:50:00
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θ)y∈C,θ∈[0,1] \theta x + (1-\theta)y.
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2022-11-22 10:25:11
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Leggett–Garg inequalityLG不等式是被所有宏观物理理论所满足的数学不等式。在这里，宏观主义（宏观现实主义）是由两个假设的联合定义的古典世界观.1.宏观主义本身：“一个宏观对象，它有两个或两个以上宏观不同的状态，在任何给定的时间在这些状态中的一个状态。”2.无创可测性：“原则上可以确定系统处于哪种状态，而不会对状态本身或后续系统动态产生任何影响。”在量子理论中在量子理...
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2021-05-07 18:14:02
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均值不等式 条件：\(a_i\ge0\)。 平方平均数：\(Q_n=\sqrt{\dfrac{\sum_{i=1}^{n}a_i^2}{n}}\) 算数平均数：\(A_n=\dfrac{\sum_{i=1}^{n}a_i}{n}\) 几何平均数：\(G_n=\sqrt[n]{a_1a_2\dots ...
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2021-10-20 11:49:00
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