#include #define FMT "%-10.5g"#define N 3 typedef float DBL[N];float Lag(DBL x, DBL f, int n, float xx) { int k, j; float r, s = 0.0; for (k = 0; k <= n; k++) { r =
原创
2015-09-17 11:47:34
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因子结果分析
1. 收益分析在收益分析中, 分位数的平均收益， 各分位数的累积收益， 以及分位数的多空组合收益三方面观察因子的表现。 第一分位数的因子值最小， 第五分位数的因子值最大。分位数收益： 表示持仓1、5、10天后，各分位数可以获得的平均收益。分位数的累积收益： 表示各分位数持仓收益的累计值。多空组合收益： 做多五分位（因子值最大）， 做空一分位（因子值最小）的投资组合的收益。2. IC
等式约束等式约束的H乘子法等式约束的P乘子法不等式约束一般约束 乘子法时针对外部罚函数法的改进方法，由于外部罚函数法随着罚因子的增大，增广目标函数的Hesse矩阵条件数会逐渐增大，从而导致在实际计算中，数值计算的稳定性也会变得越来越差，难以精确求解。乘子法改由在约束问题的Lagrange函数中加入相应的惩罚，使得在求解无约束问题时，罚因子不必趋于无穷大就能求到约束问题的最优解，而且数值计算的稳定
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2024-08-27 17:15:44
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Abstract. Power basis polynomial is the most simple polynomial function. It also be called power series. OpenCASCADE provides basic computation functions for polynomial functions, such as evaluate the
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2021-08-17 14:13:36
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本文主要介绍两种常用的实数插值方法：拉格朗日（Lagrange）插值 以及 牛顿（Newton）插值 及其python实现。运行效果如下：目录1、拉格朗日插值2、牛顿插值3、python 实现1、拉格朗日插值拉格朗日（Lagrange）插值基函数： N次插值多项式：拉格朗日插值多项式的推到如下：2、牛顿插值Lagrange插值多项式计算简单便于编程计算，但是如果要增加一个节点，Lagra
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2023-10-20 13:41:24
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ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers，交替方向乘子法）是一种优化算法，
原创
2023-04-18 17:15:00
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# 教你实现交替方向乘子法（ADMM）在Python中
交替方向乘子法（ADMM，Alternating Direction Method of Multipliers）是一种用于解决优化问题的高效算法，尤其适用于大规模问题。本文将通过具体示例，逐步引导你实现这一算法。我们将展示整个过程，并通过代码示例详细解释每个步骤。
## 流程概述
以下是实现ADMM的基本步骤的流程图和对应的表格：
本文研究了峰值平均功率比( PAPR )约束对发射波束成形器设计问题的影响，目标是在功率效率(最大化平均发射功率)与主瓣功率波动、峰值旁瓣电平( PSL )等指标之间建立折中。通常，在发射波束成形中使用单位模权重来最大化平均发射功率。然而，单模权重以牺牲其他性能指标为代价来最大化功率效率。研究表明，即使将设计问题从单模条件( PAPR )中稍微放松，即设置PAPR，也会在可忽略功率效
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2024-09-20 20:29:23
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拉格朗日插值（Lagrange）图像缩放1. 插值方法简介2. Lagrange插值2.1 原理2.2 例子3. Lagrange插值实现图像缩放3.1 说明3.2 代码3.3 运行结果 1. 插值方法简介 通过诸如采样、实验等方法获得若干离散的数据，根据这些数据，我们往往希望得到一个连续的函数（也就是曲线）或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合，这过程就叫做拟合。通过拟合得到的函数获得未知点
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2024-07-22 14:41:28
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# 交替方向乘子法在Python中的实现教程
## 引言
交替方向乘子法（ADMM）是一种优化算法，广泛应用于处理复杂的优化问题，尤其是在约束条件下。对于新手开发者来说，理解算法的原理并进行实现可能有些困难。本文将详细介绍如何在Python中实现交替方向乘子法，梳理流程，并提供必要的代码示例和注释。
## 交替方向乘子法实现流程
在实现ADMM之前，我们需要了解整个流程。下表总结了实现AD
ML之sklearn：sklearn的RobustScaler函数、KFold函数、cross_val_score函数的代码解释、使用方法之详细攻略目录sklearn的RobustScaler函数的代码解释、使用方法RobustScaler函数的代码解释RobustScaler函数的使用方法sklearn的KFold函数的代码解释、使用方法KFold函数的代码解释KFold函数的使用方法sklea
拉格朗日插值法是scipy库中常用的插值方法。官网定义如下：scipy.interpolate.lagrange(x, w)[source]Return a Lagrange interpolating polynomial.Given two 1-D arrays x and w, returns the Lagrange interpolating polynomial thro
原创
2021-07-13 17:33:54
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Lagrange函数在深度学习中的应用日益受到关注。它负责帮助我们处理约束优化问题，尤其是在神经网络训练中，当我们需要在维持性能的同时满足特定约束时，Lagrange函数无疑是一个强大的工具。接下来我将详细探讨这一技术的各种方面。
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### 业务场景分析
在深度学习领域，我们经常遇到需要在优化目标与约束条件之间取得平衡的情况。例如，在图像分类任务中，为了提高网络的泛化能力，我们不仅希望模
广义逆矩阵 摩尔 彭罗斯逆矩阵 Pinv 函数 Inv 函数 奇异矩阵 若A为非奇异矩阵，则线性方程组Ax=b的解为x=A^(-1)b，其中A的逆矩阵A^(-1)满足A^(-1)A=AA^(-1)=I(I为单位矩阵)。若A是奇异阵或长方阵，Ax=b可能无解或有很多解。若有解，则解为x=Xb+(I-XA)у，其
python实现拉格朗日插值，以及一个简单的小实验报告。
一直想把这几个插值公式用代码实现一下，今天闲着没事，尝试尝试。先从最简单的拉格朗日插值开始！关于拉格朗日插值公式的基础知识就不赘述，百度上一搜一大堆。基本思路是首先从文件读入给出的样本点，根据输入的插值次数和想要预测的点的x选择合适的样本点区间，最后计算基函数得到结果。直接看代码！（注：这里说样本
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2023-08-08 14:20:59
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“二子乘舟”讲的是一个凄惨悲凉的故事，更多的人把它当作兄弟情深的榜样而歌颂，而它背后的“礼乐崩坏”却常常被人忘记。我看完这个故事，心里总有一种说不出的酸楚与难受，说不清自己想说些什么，但总还是想说些什么。总之，我觉得这个故事很难讲...
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原创
2012-02-07 16:24:39
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在深度学习中，损失乘子是衡量模型预测值与真实值之间差异的重要参数。理解这一参数对于优化模型、提高预测精度至关重要。以下是我对“深度学习中损失乘子什么意思”的整理过程。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的开发环境满足技术栈的兼容性。以下是为不同平台准备的安装命令和版本兼容性矩阵。
### 代码块（多平台安装命令）
```bash
# 安装深度学习框架
# Ubuntu
sudo
# 乘乘 Python：探索Python编程的乐趣与应用
Python是一种强大的编程语言，因其简洁的语法和广泛的应用而备受欢迎。无论是数据分析、机器学习、网页开发，还是自动化任务，Python都显示出其独特的魅力。本文将通过示例、可视化工具和一些实际应用，帮助读者更好地理解Python的使用，以及其在项目管理中的价值。
## Python的基础
在深入Python的具体应用之前，首先回顾一
拉格朗日乘子法： KKT条件：
原创
2022-07-15 17:18:33
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本文内容为东北大学数值分析国家精品慕课课程的课程讲义,将其整理为OneNote笔记同时添加了本人上课时的课堂笔记,且主页中的思维导图就是根据课件内容
原创
2021-07-08 16:47:05
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