拉格朗日反演
拉格朗日反演及扩展拉格朗日反演如果有 \(F(G(x))=x\)，即 \(F,G\) 互为复合逆，同时一定有 \(G(F(x))=x\)，可以称 \(G(x)=F^{-1}(x),F(x)=G^{-1}(x)\)。在这种情况下，有这样的式子：拉格朗日反演\[[x^n]F(x)=\frac{1}{n}[x^{-1}](\frac{1}{G(x
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2024-04-29 18:16:33
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可以想象有一条河流，你站在岸边，将叠好的纸船放进了河里，你的目光跟随着小船的轨迹，以上情况用于描述小船运动轨迹的方法叫拉格朗日法，也是我们从小学到高中一直学习的方法，即跟踪一个物体的轨迹。小船飘走了，你走到桥上，站在最高点向下看小溪的潺潺流水，以上情况用于描述一个指定区域每时每刻变化的方法叫欧拉法。 拉格朗日方法与欧拉方法生活中两种方法的比较拍戏(我没拍过，脑补的)100m跑传记拉格朗日方法(质点
简单来说，对于任意一个带约束的优化都可以写成这样的形式： 形式统一能够简化推导过程中不必要的复杂性。其他的形式都可以归约到这样的标准形式，例如一个 maxf(x) 可以转化为 min−f(x) 等。假如 f0,f1,…,fm 全都是凸函数，并且 h1,…,hp 全都是仿射函数（就是形如 Ax+b&n
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2024-09-26 23:25:16
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我们经常要做的就是求解极值，最大或者最小。为了数学方便，引入的是拉格朗日乘子和对偶性。在求解极值的其实就是关注d*（最优值） C（约束） p*（最优概率）。如果不想看推导，可直接看总结的红字即可。 1.拉格朗日对偶性及其推导 2.定理  
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2024-06-22 11:52:52
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说实在这东西困扰我很久了，但是看了PRML最后的附录之后感觉茅塞顿开，这里讲下我看了之后的理解。首先我们来提一下拉格朗日乘数法：假设有一个函数f(x1, x2), 其中函数的限制是g(x1, x2) = 0, 如果我们要解f(x1, x2)，那我们需要做一些什么呢？ 方法1我们可以把限制给解出来，直接表达为x2 = h(x1), 这样一来的话，f(x1, x2)就简单的变成了f(x1,
一 梯度 函数 z = f(x, y) 梯度表示为 ，其梯度方向始终指向函数较大值处。函数 z = f(x, y) 几何图形需要三维空间表示，为了更方便观察函数，可以使用二维平面上等高线表示函数。例如：函数 等高线可表示为XY平面上的同心圆。同理，函数 f(x, y, z) 梯度表示为 ，可以使用三为空间等值面表示函数。 &nbs
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2024-04-29 23:20:30
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由美国航空航天局,欧洲航天局以及加拿大航空航天局联合研发的红外线观测用太空望远镜:詹姆斯.韦伯太空望远镜,于2021年12月25号北京时间20点15分成功升空.其最终的运行轨道将是地日的第二拉格朗日点.实际上,地日一共有5个拉格朗日点,本文将以科普的程度浅谈这五个拉格朗日点的原理.不管你是天文学爱好者,还是起早贪黑的家庭煮夫程序员,或者是正在追求自己的女神,能在朋友或者女神或者妻子面前露一手,都是
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2024-01-24 15:28:45
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## ##欧拉拉格朗日方程欧拉-拉格朗日方程 (Euler-Lagrange equation) 简称E-L方程，在力学中则往往称为拉格朗日方程。正如上面所说，变分法的关键定理是欧拉－拉格朗日方程。它对应于泛函的临界点。值得指出的是，E-L方程只是泛函有极值的必要条件，并不是充分条件。就是说，当泛函有极值时，E-L方程成立。 欧拉-拉格朗日方程(Euler -Lagrange equation
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2024-01-15 07:13:26
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拉格朗日（1736—1813），法国著名的数学家、力学家、天文学家，变分法的开拓者和分析力学的奠基人。他曾获得过18世纪“*欧洲最大之希望、欧洲最伟大的数学家”的赞誉。拉格朗日出生在意大利的都灵。由于是长子，父亲一心想让他学习法律，然而，拉格朗日对法律毫无兴趣，偏偏喜爱上文学。
１８世纪欧洲最伟大的数学家——拉格朗日
直到16岁时，拉格朗日仍十分偏爱文
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2024-05-22 17:19:28
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# 使用 Python 实现拉格朗日插值法
拉格朗日插值法是一种通过已知数据点来估算其他点函数值的方法。对于刚入行的小白，理解并实现这个算法虽然可能有点挑战，但只要按部就班地学习，就能很快掌握。本文将逐步指导你如何在 Python 中实现拉格朗日插值法。
## 实现步骤
在实现拉格朗日插值法之前，让我们先了解一下整个流程。以下是具体步骤：
| 步骤 | 描述
拉格朗日乘子法的通俗理解1. 举例2. 求偏导3. 拉格朗日乘子法4. 乘子 1. 举例这里举个简单的例子吧 在家里做蛋糕，假如只计算鸡蛋和牛奶的价格 其中鸡蛋的价格为4.5￥/斤，牛奶为12￥/升，而预算刚好是20￥ 那么就有： 经过分析，蛋糕的总量跟两种原材料（x1，x2）具有如下关系： 那么最少能做多少蛋糕2. 求偏导在 线性最小二乘法的通俗理解 中提到极值点可以通过求偏导来实现 函数 (
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2024-01-15 07:39:37
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凸优化学习我们前面说过，拉格朗日法在实际中应用不大。为什么呢？因为的取值很难取，这就导致拉格朗日法鲁棒性很低，收敛很慢，解很不稳定。于是就有了今天的增广拉格朗日法和ADMM。学习笔记一、增广拉格朗日法（Augmented Lagrange Method）1、定义一句话总结：在拉格朗日法的基础上，将拉格朗日函数替换为增广拉格朗日函数。有问题形如： 定义其增广拉格朗日函数为： 增广拉格朗日法：2、证明
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2023-11-30 09:23:56
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自己的理解。 使用对偶是为了更容易求解，使min max f(w,a,b)(设为p*)转化为 max min f(w,a,b)(设为d*) d*0，这样的点才是支持向量。 先将a固定，分别对w,...
原创
2022-01-18 10:03:26
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2020-05-03 20:15:00
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对偶是最优化方法里的一种方法，它将一个最优化问题转换成另外一个问题，二者是等价的。拉格朗日对偶是其中的典型例子。对于如下带等式约束和不等式约束的优化问题： 与拉格朗日乘数法类似，构造广义拉格朗日函数： 必须满足 的约束。原问题为： 即先固定住x，调整拉格朗日乘子变量，让函数L取极大值；然后控制变量x，让目标函数取极小值。原问题与我们要优化的原始问题是等...
原创
2018-08-21 12:54:00
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在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性（Lagrange duality）将原始问题转换为对偶问题，通过解对偶问题而得到原始问题的解。这是因为：1）对偶问题的对偶是原问题；2）无论原始问题与约束条件是否是凸的，对偶问题都是凹问题，加个负号就变成凸问题了，凸问题容易优化。3）对偶问题可以给出原始问题一个下界；4）当满足一定条件时，原始问题与对偶问题的解是完全等价的； 原始问题：假设f(
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2023-10-19 14:10:34
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异方差检验是用于判断数据是否存在异方差性的检验方法。在实际数据分析中，数据的方差有可能会随着自变量的变化而发生变化，这就导致了数据点之间的离散程度不同，使得数据的预测能力降低。 常见的异方差检验方法有Breusch--Pagan-Godfrey(BPG)检验、Glejser(戈里瑟)检验和Harvey(
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2023-10-19 09:49:25
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对于含有不等式约束的优化问题，如何求取最优值呢？常用的方法是KKT条件，同样地，把所有的不等式约束、等式约束和目标函数全部写为一个式子L(a,b, x)= f(x) + ag(x)+bh(x)，KKT条件是说最优值必须满足以下条件：
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2023-08-01 12:33:55
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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 =
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2023-06-16 06:24:13
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引言在支持向量机和最大熵模型中都会用到拉格朗日对偶性，主要为解决约束最优化问题，通过将原始问题转换为对偶问题求解。为方便理解，遂记录下简单的概念的结论，有理解不当的地方望多提意见~1. 原始问题先从最简单的求函数最小值开始说起： minx∈Rnf(x)求f(x)的最小值时x的取值，f(x)在Rn上连续可微。这时候我们对f(x)求导令导数为0就能取到极值了。若此时加入约束如下： minx∈Rnf(x
