XLkxc Description 给定 k,a,n,d,p f(i)=1^k+2^k+3^k+......+i^k g(x)=f(1)+f(2)+f(3)+....+f(x) 求(g(a)+g(a+d)+g(a+2d)+......+g(a+nd))mod p 给定 k,a,n,d,p f(i)= ...
分类：
其他好文 时间：
2017-02-21 17:08:56
阅读次数：
578
【题目分析】 快速傅里叶变换用于高精度乘法。 其实本质就是循环卷积的计算，也就是多项式的乘法。 两次蝴蝶变换。 二进制取反化递归为迭代。 单位根的巧妙取值，是的复杂度成为了nlogn 范德蒙矩阵计算逆矩阵又减轻了拉格朗日插值法的复杂度。 十分神奇。 【代码】 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-01-26 22:22:13
阅读次数：
215
一、把 soft margin svm 看做 L2 Regression 模型 先来一张图回顾一下之前都学了些什么: 之前我们是通过拉格朗日乘子法来进行soft Margin Svm的转化问题，现在换一个思路： 好了，观察我们得到的这个没有条件的最小化问题： 这似乎和L2正则比较相似： 所以，可以把 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-12-13 19:33:22
阅读次数：
281
1.对偶问题的推导 为什么要求解对偶问题？一是对偶问题往往更容易求解，二是可以自然的引入核函数。 1.1 用拉格朗日函数将原问题转化为“无约束”等价问题 原问题是： 写出它的拉格朗日函数： 然后我们的原问题就等价为： 为什么可以这样等价： 即：对于不满足约束条件的（b,w），min里面趋于无穷大，因 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-12-08 03:01:33
阅读次数：
220
拉格朗日乘子法：应用在求有约束条件的函数的极值问题上。 a. 对于没有约束的函数求极值，只要求导，令导函数等于零即可。 b. 对于约束条件是等式的函数。 目标函数：f(x), 约束条件：g(x)=0 求解f(x)在此约束条件下的极值。 定义拉格朗日函数 ： L(x,λ)=f(x)+ λg(x) 分别 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-11-23 23:46:28
阅读次数：
194
拉格朗日乘子法最小值转化为对偶函数最大值问题在SVM部分有很重要的作用，今天详细听了邹博老师凸优化课程关于这部分的讲解，做一个小小的总结。 一、知识铺垫 1. 保凸算子 凸函数的非负加权和 ： 凸函数与仿射函数的复合： 凸函数的逐点最大值、逐点上确界： 第一个和第二个直接使用定义还是挺简单的，因为后 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-11-19 03:29:37
阅读次数：
238
拉格朗日插值法的最大毛病就是每次引入一个新的插值节点，基函数都要发生变化，这在一些实际生产环境中是不合适的，有时候会不断的有新的测量数据加入插值节点集， 因此，通过寻找n个插值节点构造的的插值函数与n+1个插值节点构造的插值函数之间的关系，形成了牛顿插值法。推演牛顿插值法的方式是归纳法，也就是计算L ...
分类：
编程语言 时间：
2016-11-18 18:07:05
阅读次数：
589
基本的拉格朗日乘子法是求函数f(x1,x2,...)在g(x1,x2,...)=0的约束条件下的极值的方法。 主要思想：引入一个新的参数λ(即拉格朗日乘子)，将约束条件函数与原函数联系到一起，使能配成与变量数量相等的等式方程，从而求出得到原函数极值的各个变量的解。 假设需要求极值的目标函数为f(x, ...
分类：
其他好文 时间：
2016-11-11 23:24:04
阅读次数：
262
学习支持向量机SVM时，拉格朗日对偶、Slater条件、KKT条件等一大堆概念席卷而来，让没系统学习过凸优化的笔者一头雾水，估计不少人都是这样吧。 为什么要引入一堆系数把约束条件与目标函数组合到一起？...
分类：
其他好文 时间：
2016-11-01 11:38:50
阅读次数：
498
欢迎使用本软件。本软件为共享软件。 本软件的最基本的功能是绘制微电子和电子电路版图。请认真阅读本手册，学会如何使用本软件进行版图的设计和计算。 本软件可以绘制工程和微电子版图文件。也可以用户扩展后，做为一般性的矢量绘图软件使用。 本软件可以进行拉格朗日及其他方法插值、晶体计算、载流子及电子计算、概率 ...
分类：
其他好文 时间：
2016-09-16 16:53:51
阅读次数：
134
