拉格朗日乘数法(Lagrange Multiplier Method)之前听数学老师授课的时候就是一知半解,现在越发感觉拉格朗日乘数法应用的广泛性,所以特意抽时间学习了麻省理工学院的在线数学课程.新学到的知识一定要立刻记录下来,希望对各位博友有些许帮助. 1. 拉格朗日乘数法的基本思想 作为一种优化算法,拉格朗日乘子法主要用于解决约束优化问题,它的基本思想就是通过引入拉格朗日乘子来将含有n个变量和k个约束条件的约束优化问题转化为含有(n+k)个变量的无约束优化问题.拉格朗日乘子背后的数学意义是其…

题目描述 蛋蛋非常热衷于挑战自我,今年暑假他准备沿川藏线骑着自行车从成都前往拉萨.川藏线的沿途有着非常美丽的风景,但在这一路上也有着很多的艰难险阻,路况变化多端,而蛋蛋的体力十分有限,因此在每天的骑行前设定好目的地.同时合理分配好自己的体力是一件非常重要的事情. 由于蛋蛋装备了一辆非常好的自行车,因此在骑行过程中可以认为他仅在克服风阻做功(不受自行车本身摩擦力以及自行车与地面的摩擦力影响).某一天他打算骑\(N\)段路,每一段内的路况可视为相同:对于第\(i\)段路,我们给出有关这段路况的3个参…

题目链接 BZOJ 题解 拉格朗日乘数法 拉格朗日乘数法用以求多元函数在约束下的极值 我们设多元函数\(f(x_1,x_2,x_3,\dots,x_n)\) 以及限制\(g(x_1,x_2,x_3,\dots,x_n) = E\) 我们需要求\(f\)在限制\(g\)下的极值 如图 当\(f\)取到最值时,必然与\(g\)的等高线相切 所以我们只需找出这个切点 切点处两函数的梯度向量平行\({\nabla f~//~\nabla g}\) 梯度向量的每一维就是该维下的偏导函数 \[{\nabla…

[传送门]http://codeforces.com/problemset/problem/813/C [题意]给定整数a,b,c,s,求使得  xa yb zc值最大的实数 x,y,z , 其中x + y + z <= s. (1 ≤ S ≤ 103  , 0 ≤ a, b, c ≤ 103) [题解]设P(x,y,z ) = xa yb zc,则P(x,y,z)是递增的,要使 函数值尽可能地大,那么必取 x + y + z = s 问题转化成:已知限定条件  x + y + z = s, 求…

求解条件极值的方法:拉格朗日乘数法 基于对多元函数极值方法的了解,再具体的问题中我们发现这样一个问题,在求解f(x,y,z)的极值的时候,我们需要极值点落在g(x,y,z)上这种对极值点有约束条件,通过直接代换消元的方法似乎会出现一些问题. 比如这个例题. 它面临的问题是,代换消元然后通过求偏导得来的驻点,我们无法控制其满足约束条件g(x,y,z),因此我们需要寻找新的方法来解决这种条件极值问题. 首先这里给出方向导数和梯度中给出的等式关系,这个具体的由来我们会在该小结中详细介绍. 对于可微函数…

基本的拉格朗日乘子法(又称为拉格朗日乘数法),就是求函数 f(x1,x2,...) 在 g(x1,x2,...)=C 的约束条件下的极值的方法.其主要思想是引入一个新的参数 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.拉格朗日乘子是数学分析中同一名词的推广. 什么是拉格朗日乘数法 简单地说,拉格朗日乘数法是用来最小化或最大化多元函数的.如果有一个方程f(x,y,z),在这个方程里的变量之间不是独立的,也就是说这…

题面 传送门 简要题意:给出\(n\)个点,请求出两条直线,并最小化每个点到离它最近的那条直线的距离的平方和,\(n\leq 100\) orz Shinbokuow 前置芝士 给出\(n\)个点,请求出一条直线,使所有点到它距离的平方和最小,点带插入和删除 如果我们设\(y=kx+b\),设点\(i\)为\((x_i,y_i)\),那么就是要求我们最小化 \[ \begin{aligned} Ans &=\sum_{i=1}^n{(kx_i-y_i+b)^2\over k^2+1}\\ &…

题面 传送门 题解 劲啊-- 没有和\(Claris\)一样推,用了类似于\(Shinbokuow\)推已知点求最短直线的方法,结果\(WA\)了好几个小时,拿\(Claris\)代码拍了几个小时都没找到\(bug\)在哪儿,最后发现是我一个除法的地方忘记除数为\(0\)的情况了--甘霖娘-- 公式恐惧症患者可以直接转去结论了 设直线为\(ax+by+c=0\),点为\((x,y)\),记\(d_i=a_i^2+b_i^2\),那么就是要我们最小化 \[ \begin{aligned} f(x,…

预备知识 令 \(X\) 表示一个变量组(向量) \((x_1, x_2, \cdots, x_n)\) 考虑一个处处可导的函数 \(f(X)\), 为了方便描述, 这里以二元函数为例 对于微分, 考虑在初始点处固定x移动y产生的变化量, 是和先将x移动dx,然后固定x移动y产生的变化量是相等的 那么有全微分公式 \(df = \frac{\partial f}{\partial x}dx + \frac{\partial f}{\partial y}dy\) 定义 \(\nabla f(x,…

题目 https://www.nowcoder.com/acm/contest/4/B题意 有n条南北流向的河并列排着,水流速度是v,现在你需要从西岸游到东岸,总共T个时间,你的游泳速度是u,问东岸的上岸点和西岸的下水点之间距离最大是多少? 分析 其实就是求南北方向位移的最大值 如果给定在一条河里的游泳时间,那么当然可以算出在这条河里的位移最大值 具体的对于第i条河来说,将游泳速度u分成水平方向的$x$和竖直方向的$\sqrt{u^2-x^2}$ 那么容易整理出最大位移$f_i(t)=vt+\s…

详见: http://blog.csdn.net/popoqqq/article/details/42366599 http://blog.csdn.net/whzzt/article/details/51346228 用拉格朗日乘数法,求了偏导之后二分λ.然后求完偏导的那个一元三次式的解可以二分求,因为是单调递增的. 总复杂度\( O(nlog^2n) \) #include<cstdio> #include<cmath> using namespace std; const i…

题目:http://www.lydsy.com:808/JudgeOnline/problem.php?id=2876 分析:就是要求约束条件下函数的极值,于是拉格朗日乘数列方程,发现化简后的关于vi的方程是单调的,所以对于每个vi二分就好.…

题面 传送门 题解 看\(mashirosky\)大佬的题解吧--这里 //minamoto #include<bits/stdc++.h> #define R register #define inf 0x3f3f3f3f #define inline __inline__ __attribute__((always_inline)) #define fp(i,a,b) for(R int i=(a),I=(b)+1;i<I;++i) #define fd(i,a,b) for(R i…

大概是对于f(x,y)求min,先把x看成常数,然后得到关于y的一元二次方程,然后取一元二次极值把y用x表示,再把x作为未知数带回去化简,最后能得到一个一元二次的式子,每次修改这个式子的参数即可. 智商欠费解释不清,详见Claris大神 http://www.cnblogs.com/clrs97/p/4403197.html #include<cstdio> #include<cmath> using namespace std; const int N=120005; int n…

1.相同点: 回溯法在实现上也是遵循深度优先的,即一步一步往前探索,而不像广度优先那样,由近及远一片一片地扫. 2.不同点 (1)访问序 深度优先遍历: 目的是“遍历”,本质是无序的.也就是说访问次序不重要,重要的是都被访问过了. 可以参见题Surrounded Regions,深度优先只需要把从边界起始的'O'全部访问到即可. 因此在实现上,只需要对于每个位置记录是否被visited就足够了. 回溯法: 目的是“求解过程”,本质是有序的.也就是说必须每一步都是要求的次序. 可以参见题Word…

题目传送门Little Sub and Mr.Potato's Math Problem Time Limit: 2 Seconds      Memory Limit: 65536 KB Little Sub loves math very much. He enjoys counting numbers. One day, Mr.Potato gives him an interesting math problem. Please help Little Sub solve this pr…

通常人们整理桥牌的方法是一张一张的来,将每一张插入到其他已经有序的牌中的适当位置. • 思想:每步将一个待排序的记录,按其顺序码大小插入到前面已经排序的序列的合适位置,直到全部插入排序完为止. Java 示例代码如下: public class SortInsertion { public static void main(String[] args) { int[] a = {49, 38, 65, 97, 76, 13, 27, 49, 78, 34, 12, 64, 1}; System.…

我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下,如何使利润最大化”等.最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称.随着学习的深入,博主越来越发现最优化方法的重要性,学习和工作中遇到的大多问题都可以建模成一种最优化模型进行求解,比如我们现在学习的机器学习算法,大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型,通过最优化方法对目标函数(或损失函数)进行优化,从而训…

题目描述 在平面上找 \(n\) 个点,要求这 \(n\) 个点离原点的距离分别是 \(r_1,r_2,\ldots,r_n\),最大化这 \(n\) 个点构成的土包的面积.这些点的顺序任意. \(n\leq 8\) 题解 先枚举凸包上的点和顺序. 不妨设 \(r_{n+1}=r_1\) 面积为:\(\frac{1}{2}(r_1r_2\sin \theta_1+r_2r_3\sin \theta_2 + \cdots + r_nr_{n+1}\theta_n)\) 那么问题就是最大化 \(r_…

在求解最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件是两种最常用的方法.在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用KKT条件. 我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数,求其在指定作用域上的全局最小值(因为最小值与最大值可以很容易转化,即最大值问题可以转化成最小值问题).提到KKT条件一般会附带的提一下拉格朗日乘子.对学过高等数学的人来说比较拉格朗日乘子应该会有些印象.二者均是求解最优化问题的方法,不…

[整理]   在求解最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件是两种最常用的方法.在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用KKT条件. 我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数,求其在指定作用域上的全局最小值(因为最小值与最大值可以很容易转化,即最大值问题可以转化成最小值问题).提到KKT条件一般会附带的提一下拉格朗日乘子.对学过高等数学的人来说比较拉格朗日乘子应该会有些印象.二者均是求解最优化…

作者:@wzyer 拉格朗日乘子法无疑是最优化理论中最重要的一个方法.但是现在网上并没有很好的完整介绍整个方法的文章.我这里尝试详细介绍一下这方面的有关问题,插入自己的一些理解,希望能够对大家有帮助.本文分为两个部分:第一部分是数学上的定义以及公式上的推导:第二部分主要是一些常用方法的直观解释.初学者可以先看第二部分,但是第二部分会用到第一部分中的一些结论.请读者自行选择. 拉格朗日乘子法的数学基础 共轭函数 对于一个函数f:Rn→R(不要求是凸函数),我们可以定义它的共轭函数f⋆:Rn→R为:…

(整理自AndrewNG的课件,转载请注明.整理者:华科小涛@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/) SVM有点让人头疼,但还是要弄明白.把这一大块搞懂了,会很有成就感的哦!今天先不谈SVM,先来说一下如何解决带约束的优化问题. 假设我们有如下问题需要求解: ,这是一个带有等式约束的优化问题,下面让我们用拉格朗日乘数法(THE Method of Lagrange multipliers)来解决这个 问题,首先定义拉格朗日函数: ,其中就被成为拉格朗日乘子,然后就…

关于拉格朗日乘子法与KKT条件 关于拉格朗日乘子法与KKT条件   目录 拉格朗日乘子法的数学基础 共轭函数 拉格朗日函数 拉格朗日对偶函数 目标函数最优值的下界 拉格朗日对偶函数与共轭函数的联系 拉格朗日对偶问题 如何显式的表述拉格朗日对偶问题 由定义消去下确界 隐式求解约束 共轭函数法 弱对偶 强对偶 原始问题与对偶问题的关系 最优条件 互补松弛条件 KKT条件 一般问题的KKT条件 凸问题的KKT条件 KKT条件的用途 拉格朗日乘数法的形象化解读 等式约束的拉格朗日乘子法 含有不等约束的情…

目录 拉格朗日对偶性(Lagrange duality) 1. 从原始问题到对偶问题 2. 弱对偶与强对偶 3. KKT条件 Reference: 拉格朗日对偶性(Lagrange duality) 1. 从原始问题到对偶问题  对偶性是优化理论中一个重要的部分,带约束的优化问题是机器学习中经常遇到的问题,这类问题都可以用如下形式表达 \[ \begin{aligned} min \;\; &f(x) \\ s.t.\;\; & g_i(x) \le 0 ,\;\; i=1,\cdots,…

1 前言 拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)  和 KKT(Karush-Kuhn-Tucker)  条件是求解约束优化问题的重要方法,在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用 KKT 条件.当然,这两个方法求得的结果只是必要条件,只有当目标函数是凸函数的情况下,才能保证是充分必要条件. 1.1 最优化问题三种约束条件 1:无约束条件 解决方法通常是函数对变量求导,令导函数等于0的点可能是极值点,将结果带回原函数进行验证. 2:等式约束条件 设目标函数为 $f(…

参考文献:https://www.cnblogs.com/sddai/p/5728195.html 在求解最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件是两种最常用的方法.在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用KKT条件. 我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数,求其在指定作用域上的全局最小值(因为最小值与最大值可以很容易转化,即最大值问题可以转化成最小值问题).提到KKT条件一般会附带的提一下…

前言:本文主要介绍PLSA及EM算法,首先给出LSA(隐性语义分析)的早期方法SVD,然后引入基于概率的PLSA模型,其参数学习采用EM算法.接着我们分析如何运用EM算法估计一个简单的mixture unigram 语言模型和混合高斯模型GMM的参数,最后总结EM算法的一般形式及运用关键点.对于改进PLSA,引入hyperparameter的LDA模型及其Gibbs Sampling参数估计方法放在本系列后面的文章LDA及Gibbs Samping介绍. 1 LSA and SVD LSA(隐性…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann…

1     问题描述 LDA由Blei, David M..Ng, Andrew Y..Jordan于2003年提出,是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出,从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后,便可以根据主题(分布)进行主题聚类或文本分类.此外,一篇文档可以包含多个主题,文档中每一个词都由其中的一个主题生成. 人类是怎么生成文档的呢?LDA的这三位作者在原始论文中给了一个简单的例子.比如假设事先给定了这几个主题:Arts.Budgets.Childre…