unreal engine5.1中设置convex decomposition凸包分解
原创
2024-02-28 09:39:21
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学习笔记，仅供参考转载自：凸优化和非凸优化数学中最优化问题的一般表述是求取x∗∈χ
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2022-06-02 21:12:35
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凸集集合中的任意两点连线的点都在该集合中凸函数简单理解为对曲线上任意两点连线上的点对应的函数值不大于该两点对应的函数值得连线上的值。凸函数仅仅是定义在凸集上的函数。[1] p154 凸优化由凸函数构成的凸优化具有很好的性质： [1] p155（1）凸优化的任一局部极小（大）点也是全局极小（大）点，且全体极小（大）点的集合为凸集 （2）凸优化的任一局部最优解都是它的整体最优解Ref[1]《机器学习
原创
2023-02-02 21:48:27
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文章目录凸包（convex hull）凸包（convex hull）Graham扫描算法API使用步骤：Code效果 凸包（convex hull）1、凸包概念； 2、API说明； 3、代码演示； convex ： 凸面的，凸出的，凸多变形的； hull : 物体外壳；凸包（convex hull）1、凸包（convex hull）：在一个多边形边缘或者内部任意两个点的连线都包含在多边形边界或者
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2024-05-09 22:34:14
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目录- 1.注意事项：- 2.资源（懒人直接看（2）（3））：（1）清华大学开源软件镜像站（2）第三方库的网址（3）Anaconda,Visual Studio和各种依赖库集成（百度网盘）- 3.安装库的方法-4.拓展学习 先需要安装 NumPy+mkl,Scipy,cvxopt,scs,ecos,fastcache,osqp，因为这些是cvxpy库的依赖库，没有它们安装不了 版本声明： Py
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2023-10-25 22:28:09
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凸包曾经感觉很可怕的东西如今看了几眼就明白了先按x为第一关键字，y为第2关键字排序先跑凸包下半部分然后逐个放进栈里，当栈中元素的个数大于2的时候，用栈顶元素和前前个点的斜率和栈顶元素和前个点的斜率比较，如果当前点对应的斜率更小，那么就把前一个点踢掉，1到n扫一遍，最后加一波答案最后再跑凸包上半部分
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2019-03-26 21:22:00
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题解：LightOJ 1313 - Protect the Mines（凸包）
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2017-07-27 21:58:00
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至於「凸」的定義是：圖形內任意兩點的連線不會經過圖形外部， http://mathworld.wolfram.com/Convex.html 。這裡指的「凸」並不是表面弧狀凸起之意，事實上凸包是由許多平坦表面組成的。
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2011-08-03 14:28:00
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凸优化数值优化算法面临两个方面的问题：局部极值，鞍点。前者是梯度为0的点，也是极值点，但不是全局极小值；后者连局部极值都不是，在鞍点处Hessian矩阵不定，即既非正定，也非负定。 凸优化通过对目标函数，优化变量的可行域进行限定，可以保证不会遇到上面两个问题。 凸优化是一类特殊的优化问题，它要求：优化变量的可行域是一个凸集 目标函数是一个凸函数 凸优化最好的一个性质...
原创
2018-08-21 11:47:39
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给定一个点集，凸包是能够包围所有点的最小凸多边形。对于凸包，有以下的主要性质：1）所有顶点均在任何一条凸包边所在直线的一侧。如果逆时针遍历凸包的边，则对每条边，所有点均在其左侧。2）从任一点出发，沿逆时针前进总是向左转，沿顺时针前进总是向右转。利用凸包的性质来求凸包。首先将点排序，优先按x排序再按y排序。第一个点直接加入，加下来若栈中点数目小于2直接加入；若大于2，则计算新点相对于栈里最上层边的方
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2023-06-14 17:46:26
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2020-02-21 18:50:00
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优化与深度学习 优化与估计 尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值，但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目标并不相同。 优化方法目标：训练集损失函数值 深度学习目标：测试集损失函数值（泛化性） %matplotlib inline import sys sys.path.append('/h
原创
2021-08-06 10:09:59
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2017-05-01 17:24:00
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凸包，即在一个实数向量空间V中，对于给定集合X，所有包含X的凸集的交集S被称为 X的凸包。通俗一点，凸包可以想象为一条刚好包住所有点的橡皮圈。 如何求得凸包？这里将使用的是Andrew算法Andrew算法的大体思路，我们分两次来求这个凸包，第一遍我们求出下凸包、第二遍我们求出上凸包，两者合起来就是一整个凸包。首先我们按坐标 (x,y) 字典升序排序；然后对于这n个有序点进行扫描，从左到右
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2023-07-15 21:19:14
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主要内容：数学模型与基本概念1数学模型与基本概念目标函数或约束函数至少有一个不是决策变量的线性函数。即2梯度与海塞矩阵梯度和海塞矩阵是在非线性规划中用得较多的概念，其定义如下：梯度对于一元函数，其梯度就是其一阶导数。海塞矩阵海塞矩阵的定义与梯度类似，但是求的是二阶偏导，并且结果是一个矩阵，如下所示3凸函数凸函数的定义如下凹函数的定义类似，只需要把上式的不等号方向改变即可。图像直观表示两者如下所示凸
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2020-11-24 21:02:30
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凸优化 convex optimization CS229 stanford.pdf 凸优化问题的形式 $\min f(x)$ $s.t. h_i(x) \le 0 \quad i=1,2,\cdots,m$ $g_j(x)=0 \quad j=1,2,\cdots,p$ 其中$h_i(x)$和$f ...
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2021-10-23 14:13:00
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凸集、凸函数、凸优化和凸二次规划 一、总结 一句话总结： 凸集：集合C内任意两点间的线段均包含在集合C形成的区域内，则称集合C为凸集 二、凸集、凸函数、凸优化和凸二次规划 转自或参考：凸集、凸函数、凸优化和凸二次规划https://blog.csdn.net/watermelon12138/arti
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2020-07-13 17:12:00
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凸优化理论基础3——超平面和半空间 之前我们已经介绍了仿射集、凸集、凸锥等^T(x-x_0)=0}x∣aT(x−x0)=0 其
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2023-04-05 19:44:29
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数学中最优化问题的一般表述是求取，使，其中是n维向量，是的可行域，是上的实值函数。凸优化问题是指是闭合的凸集且是上的凸函数的最优化问题，这两个条件任一不满足则该问题即为非凸的最优化问题。其中，是凸集是指对集合中的任意两点，有，即任意两点的连线段都在集合内，直观上就是集合不会像下图那样有“凹下去”的部分。至于闭合的凸集，则涉及到闭集的定义，而闭集的定义又基于开集，比较抽象，不赘述，这里可以简单...
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2021-08-13 09:45:52
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凸包算法是计算几何中的最经典问题之一了。给定一个点集，计算其凸包。凸包是什么就不罗嗦了本文给出了《计算几何——算法与应用》中一书所列凸包算法的Python实现和Matlab实现，并给出了一个Matlab动画演示程序。啊，实现谁都会实现啦╮(╯▽╰)╭，但是演示就不一定那么好做了。算法CONVEXHULL(P)
输入：平面点集P
输出：由CH(P)的所有顶点沿顺时针方向组成的一个列表
1.
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2023-08-07 20:57:33
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