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摘要: 经典最优化极值问题中,解析法虽然具有概念简明,计算精确等优点,但因只能适用于简单或特殊问题的寻优,对于复杂的工程实际问题通常无能为力,一般采用迭代算法,逐渐逼近最优解。 阅读全文
posted @ 2026-02-21 12:48 GeoFXR 阅读(58) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 现有最优化方法对一般函数只能找到局部最优解,判断有无极值点以及它是否为全局最优解要用到函数凸性概念。一般在现实优化问题上,我们一般把优化问题变成凸优化问题,因为凸优化,**凸优化(Convex OPtimization)**是数学优化中的一个重要分支,研究的是在凸集上极小值的问题。下面首先介绍凸集。从直观上看,凸集是这样一些点的集合,它的内部没有“洞”(hole),边界不向内凹。凸集的基本特征,是其上任取两点所联成线段上的点依然属于这个集合。在数学上就是采用这种描述方法给凸集下定义的。首先给出凸组合的概念,在给出凸集和凸函数的定义,并简单讨论凸函数判定方法 阅读全文
posted @ 2026-02-20 14:30 GeoFXR 阅读(77) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 函数f(X)在局部极小值点应满足什么条件?反之,满足什么条件的是局部极小点?这就是凸优化的基本问题。下面针对多元函数的情形给出各类极小值点的定义。 阅读全文
posted @ 2026-02-19 22:06 GeoFXR 阅读(73) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 上一节说过,梯度 $\nabla f(\mathbf{X})$ 是$f(\mathbf{X})$ 关于$\mathbf{X}$ 的一阶导数,现在一个问题$f(\mathbf{X})$ 关于 $\mathbf{X}$ 的二阶导数是什么?Hessian 矩阵(海森矩阵)是一个多变量实值函数$f(\mathbf{X})$的二阶导数构成得方阵,其几何意义是描述了一个多元函数或场函数的局部曲率。在机器学习、优化问题和物理反演问题中,Hessian矩阵扮演着重要的角色,尤其是在寻找函数的极值点(如损失函数或目标函数的最小值)和分析系统的稳定性。 阅读全文
posted @ 2026-02-19 09:48 GeoFXR 阅读(74) 评论(0) 推荐(0)
摘要: ​ 所谓方向导数的概念是作为偏导数的概念的前瞻数学概念而引入的,是矩阵微分的重要概念,其主要研究多元函数在变量空间沿任意方向的变化率。 阅读全文
posted @ 2026-02-17 20:18 GeoFXR 阅读(84) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 二次型理论在凸优化问题设计中应用十分广泛。应用矩阵乘法运算,二次型与实对称矩阵紧密地联系在一起,从而二次型的基本问题又可以转换为实对称矩阵问题。 阅读全文
posted @ 2026-02-15 15:39 GeoFXR 阅读(60) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 凸优化问题笔记(一)最小体积椭球包络问题(MVEE)数学推导 ​ 最小体积椭球包络问题(Minimum Volume Enclosing Ellipsoid, MVEE),又称Löwner-John 椭球问题,是计算几何与凸优化领域的经典问题,目标是在 n 维欧氏空间中,寻找一个包含给定有限点集的体 阅读全文
posted @ 2026-02-12 00:26 GeoFXR 阅读(17) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在C++开发中,`vector`去重是最常见的数据处理需求。本文将详细介绍使用C++标准库中的`sort()`,`unique()`, `erase()`函数组合实现容器vector去重, 本笔记主要介绍三种实现方法:(1)基础数据类型去重;(2)自定义结构体使用`sort`+`unique` 去重;(3)使用`set` 去重;帮助开发者根据不同场景选择最优方案。 阅读全文
posted @ 2026-02-10 14:29 GeoFXR 阅读(184) 评论(0) 推荐(1)
摘要: Qt技术笔记(八):QCheckBox 多选框笔记 ​ Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库,利用Qt可以快速开发窗体的应用程序,在Qt中我们需要可以通过拖拽的方式将不同组件放在指定的位置,实现图形开发极大的方便了开发效率,本章将重工点介绍QCheckBox 多选框组件的常用方法及灵活的运用。 ​ 阅读全文
posted @ 2026-02-09 16:27 GeoFXR 阅读(192) 评论(0) 推荐(0)
摘要: QLineEdit作为Qt框架中最常用的控件之一,通过灵活的属性设置、文本对齐方式、正则表达式控制和样式设置,可以满足各种输入场景的需求。掌握这些技巧,可以帮助开发者创建出更加用户友好、功能完善的用户界面。 阅读全文
posted @ 2026-02-08 22:13 GeoFXR 阅读(119) 评论(0) 推荐(0)
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