拉格朗日对偶性(Lagrange duality) 原始问题 ： 引入 拉格朗日函数（Lagrange Function） ： 这里， , 是拉格朗日乘子， 。 定义： 极小极大问题为： 定义极小极大问题的最优值： 对偶问题 定义： 极大极小问题为： 定义极大极小问题： 原始问题和最优问题的关系 证
无约束问题 无约束问题定义如下： f(x)称为 目标函数 , 其中x是一个向量，它的维度是任意的。 通过求导， 令导数等于零即可： 如下图所示： 等式约束问题 单约束问题 单约束问题定义如下： g(x)称为 约束函数 单约束问题的解决步骤如下： 1， 加一个变量，这个变量称为 拉格朗日乘子 将约束条
一维插值 线性插值 线性插值就是将相邻两点用直线连接起来 用线性插值进行近似计算，当插值区间小时，近似程度较高。 多项式插值 用多项式$p(x) = a_0 + a_1 x + a_2 x^2 + ... + a_n x^n $拟合 Using matplotlib backend: Qt5Agg
图同构问题 图同构就是从顶点和边的拓扑图结构上来看, 两个图是否有可能以同样的方式画出。从邻接矩阵角度来看, 通过对其中一个邻接矩阵施加一系列的行和列的矩阵初等变换, 能否使两者相等( 即同构)或永远无法相等( 即不同构) 。 不幸的是, 判断两个图是否同构是一件困难的事情。在两个带有 n 个顶点的
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