我想最小化MATLAB中一个接受n向量作为输入的函数。
更准确地说:我在3D空间中有描述闭合曲线的n点,比方说圆。
n = 10;
t = linspace(0,1,10);
x = cos(2*pi*t);
y = sin(2*pi*t);
z = zeros(1,length(2*pi*t));
vec = [x;y;z]
scalar = function my_fun(vec)
因此,表示空间中曲线的点由vec(:,1),...,vec(:,n)定义。我的函数获取这些点(vec)并计算某种能量,因此输出是一个标量。
我的问题是我不知道如何设置变量input以便我可以使用fminse
我有一个查询,它对(col1,col2)的mytable唯一索引进行了连接
explain
...
join mytable on col1=1 and col2=2
显示了索引与type: eq_ref的正确用法
但在使用列表时,不再使用索引
join mytable on col1=1 and col2 in (2,3,4)
Extra: Range checked for each record (index map: 0x1);
这将产生相同的结果:
join mytable on (col1,col2) in ((1,2),(1,3),(1,4))
在提供值列表时,有没有办法使用索引
我正在尝试运行一个系统识别问题,我的目标是识别三个(有限元)参数,以便分析将做出与测量结果接近的预测。这基本上是一个具有Matlab函数非线性的最小二乘非线性问题。我不断地得到:
Initial point is a local minimum.
Optimization completed because the size of the gradient at the initial point
is less than the value of the optimality tolerance.
Optimization completed: The final point is th
所以问题是返回最大值和最小值之间的差值。我写的第一个代码是。
public int bigDiff(int[] nums) {
int max = 0;
int min = 0;
for(int i = 0; i < nums.length; i++){
if(Math.max(max, nums[i]) == nums[i])
max = nums[i];
else if (Math.min(min, nums[i]) == nums[i])
min = nums[i];
我使用来找到对最初猜测相当敏感的4D函数的最小值。如果我稍微改变一下,解决方案会有很大的变化。
有许多类似于此的问题已经存在(例如:,,),但没有真正的答案。
在我的一个老问题中, of zunzun.com site (显然是)解释了他们如何管理这个问题:
Zunzun.com使用差分进化遗传算法(DE)来寻找初始参数估计,然后传递给枕叶中的Levenberg-Marquardt求解器。DE本身并不是一个全局优化器,而是一个“初始参数猜测器”。
我发现最接近这个算法的是,其中使用一个for块多次使用随机的初始猜测调用最小化函数。这将生成多个最小化的解决方案,并最终选择最佳(最小值)的
各类机器学习优化算法是什么?在某些地方,它提到优化算法分为两大类-
First Order Optimization Algorithms and second order Optimization Algorithms
也有一些人把它归类为-
Convex Optimization and Non-Convex Optimization
而其他人则认为-
Constrained and Unconstrained Optimization
在所有这些分类之后,我似乎无法理解什么属于什么类别,如果存在的话,请把我指向任何分类树。
我可以在Excel中很容易地做到这一点,但是我的数据集太大了。在excel中,我会使用求解器。
Column A,B = random numbers
Column C = random number (which I want to maximize the correlation to)
Column D = A*x+B*y where x,y are coefficients resulted from solver
在一个单独的单元格中,我会有correl(C,D)
在求解器中,我会将correl(C,D)的目标设置为max,方法是更改变量x,y并设置某些约束条件(例如x,y都必须为正
我使用函数包{ nls.lm : minpack.lm}来优化水文模型的参数化。这个函数运行得很好,但我想使用另一个objective function (OF)。通常,nls.lm中的对象函数"fn“被定义为
A function that returns a vector of residuals, the sum square of which
is to be minimized. The first argument of fn must be par.
现在我想使用Nash-Sutcliff-Efficiency,它被定义为
NSE <- 1 - (sum((obs
大家好,我有一个关于""python"“的问题,请帮助我,当我将列表a转换为b时,我有2个列表,例如a和b,然后我改变了列表b的元素,这两个列表都在改变,但我不想改变列表a(质数列表)。
code is here in python:
a = [4,7]
b = []
b = a
b[1] = 0
print(a)
#####
output is:
[4, 0]
我试图最小化存储在一个f中的大约80个变量的函数array。该函数由两个嵌套循环定义:外部循环通过i索引i,而内环执行array[i]次数,并将计算结果添加到运行的总数中。计算取决于某些条件( x和y ),每次执行时都会略有变化,这就是我需要循环结构的原因。下面是Python中的一个最低限度的工作示例:
def f[array]:
total = 0
x = 0
y = 0
for i in range(len(array)):
for j in range(array[i]):
result = 2*x + y