命题 1: 定义区间$I$上的Schwarz导数$$D^{2}f(x)=\lim_{h\to 0}\frac{f(x+h)+f(x-h)-2f(x)}{h^{2}}$$若$D^{2}f(x)\geq 0$则$f(x)$为$I$上的下凸函数,若$D^{2}f(x)\leq 0$,则$f(x)$为$I$上的上凸函数.证明: 任意$\varepsilon >0$,构造辅助函数$$F(x)=f(x)-\left[f(a)+\frac{f(b)-f(a)}{b-a}(x-a)\right]+\vareps

生成简单多边形后,有时还需要对多边形各顶点的凹凸性做判断. 先计算待处理点与相邻点的两个向量,再计算两向量的叉乘,根据求得结果的正负可以判断凹凸性. 结果为负则为凹顶点,为正则为凸顶点. 凹顶点用o表示,凸顶点用*表示. 结果如下: matlab代码如下: clear all;close all;clc; n=; p=rand(n,); p=createSimplyPoly(p); %创建简单多边形 hold on; :n %处理第一个点 v1=p(n,:)-p(,:); %当前点到前一点向量

1.图像分割的两条思路 场景分割时机器视觉中的重要任务,尤其对家庭机器人而言,优秀的场景分割算法是实现复杂功能的基础.但是大家搞了几十年也还没搞定——不是我说的,是接下来要介绍的这篇论文说的.图像分割的搞法大概有两种:剑宗——自低向上:先将图像聚类成小的像素团再慢慢合并,气宗——自顶向下:用多尺度模板分割图像,再进一步将图像优化分割成不同物体.当然,还有将二者合而为一的方法:training with data set. 这第三种方法也不好,太依赖于已知的物体而失去了灵活性.家庭机器人面对家里越

还是计算几何, 多边形的核可以这样理解:这个核为原多边形内部的一个多边形,站在这个叫核的多边形中,我们能看到原多边形的任何一个位置. 算法步骤如下: 1.根据原多边形最大和最小的x,y初始化核多边形,就是个矩形. 2.计算多边形当前处理的点的凹凸性. 3.用当前点与其后继点构成直线,判断当前点的前驱点在该直线的左边或右边. 4.用该直线将原核多边形分为两个部分,选择其中一个部分作为处理下一个点将用到的核,选择的依据有以下两点: 1)如果当前点为凸点,那么选择的核与3步中前驱点的所在方向相同. 2

HDOJ 题目分类 //分类不是绝对的 //"*" 表示好题,需要多次回味 //"?"表示结论是正确的,但还停留在模块阶 段,需要理解,证明. //简单题看到就可以敲的 1000:    入门用: 1001:    用高斯求和公式要防溢出 1004:1012: 1013:    对9取余好了 1017:1021: 1027:    用STL中的next_permutation() 1029:1032:1037:1039:1040:1056:1064:1065: 10

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:

在聚类中我们经经常使用到EM算法(i.e. Estimation - Maximization)进行參数预计, 在该算法中我们通过函数的凹/凸性,在estimation和maximization两步中迭代地进行參数预计,并保证能够算法收敛,达到局部最优解. PS:为了不在11.11这个吉祥的日子发blog,还是打算今天发了,祝单身coder节日快乐,心情愉快~~ 因为公式实在太多,这里我就手写了--主要讲了下面几个部分: 1. 凸集,凸函数,凹集,凹函数的概念 2. Jensen's inequ

HDOJ 题目分类 /* * 一:简单题 */ 1000:    入门用:1001:    用高斯求和公式要防溢出1004:1012:1013:    对9取余好了1017:1021:1027:    用STL中的next_permutation()1029:1032:1037:1039:1040:1056:1064:1065:1076:    闰年 1084:1085:1089,1090,1091,1092,1093,1094, 1095, 1096:全是A+B1108:1157:1196:1

EM算法详解 1 极大似然估计 假设有如图1的X所示的抽取的n个学生某门课程的成绩,又知学生的成绩符合高斯分布f(x|μ,σ2),求学生的成绩最符合哪种高斯分布,即μ和σ2最优值是什么? 图1 学生成绩的分布 欲求在抽样X时,最优的μ和σ2参数估计,虽然模型的原型已知,但不同的参数对应着不同的学生成绩分布,其中一种最简单有效的参数估计方法就是估计的参数在目前抽样的数据上表现最好,即使得f(X|μ,σ2)的联合概率最大,这就是极大似然估计,常用L(μ,σ2|X)表示,满足公式(1)所示的关系.在实

1 极大似然估计     假设有如图1的X所示的抽取的n个学生某门课程的成绩,又知学生的成绩符合高斯分布f(x|μ,σ2),求学生的成绩最符合哪种高斯分布,即μ和σ2最优值是什么? 图1 学生成绩的分布     欲求在抽样X时,最优的μ和σ2参数估计,虽然模型的原型已知,但不同的参数对应着不同的学生成绩分布,其中一种最简单有效的参数估计方法就是估计的参数在目前抽样的数据上表现最好,即使得f(X|μ,σ2)的联合概率最大,这就是极大似然估计,常用L(μ,σ2|X)表示,满足公式(1)所示的关系.在

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在分布式训练时,提高计算通信占比是提高计算加速比的有效手段,当网络通信优化到一定程度时,只有通过增加每个worker上的batch size来提升计算量,进而提高计算通信占比.然而一直以来Deep Learning模型在训练时对Batch Size的选择都是异常敏感的,通常的经验是Large Batch Size会使收敛性变差,而相对小一点的Batch Size才能收敛的更好

clear all;close all;clc; n=20; p=rand(n,2); p=createSimplyPoly(p); %创建简单多边形 hold on; for i=1:n if i==1 %处理第一个点 v1=p(n,:)-p(1,:); %当前点到前一点向量 v2=p(2,:)-p(1,:); %当前点到后一点向量 elseif i==n %最后一个点 v1=p(n-1,:)-p(n,:); v2=p(1,:)-p(n,:); else %其他点 v1=p(i-1,:)-p(

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

它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法,极大似然原理的直观想法是,一个随机试验如有若干个可能的结果A,B,C,... ,若在一次试验中,结果A出现了,那么可以认为实验条件对A的出现有利,也即出现的概率P(A)较大.极大似然原理的直观想法我们用下面例子说明.设甲箱中有99个白球,1个黑球:乙箱中有1个白球．99个黑球.现随机取出一箱,再从抽取的一箱中随机取出一球,结果是黑球,这一黑球从乙箱抽取的概率比从甲箱抽取的概率大得多,这时我们自然更多地相信这个黑球是取自乙箱的.一般说来,事件A发生的概

思路: 看到这个题目就发现所需最短时间也就是房子和相遇点的最远距离具有凹凸性,很容易就想到了三分法枚举. 找出所有房子的X坐标的最小最大值作为上下界. 代码如下: #include<stdio.h> #include<math.h> #include<algorithm> #define M 50005 #include<iostream> #define inf 200005 #define eps 1e-8 using namespace std; st

原文:Matlab随笔之插值与拟合(上) 1.拉格朗日插值 新建如下函数: function y=lagrange(x0,y0,x) %拉格朗日插值函数 %n 个节点数据以数组 x0, y0 输入(注意 Matlat 的数组下标从1开始), %m 个插值点以数组 x 输入,输出数组 y 为 m 个插值 n=length(x0);m=length(x); :m z=x(i); s=0.0; :n p=1.0; :n if j~=k p=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j)); end

原文:Matlab随笔之插值与拟合(下) 1.二维插值之插值节点为网格节点 已知m x n个节点:(xi,yj,zij)(i=1…m,j=1…n),且xi,yi递增.求(x,y)处的插值z. Matlab可以直接调用interp2(x0,y0,z0,x,y,`method`) 其中 x0,y0 分别为 m 维和 n 维向量,表示节点, z0 为 n × m 维矩阵,表示节点值, x,y 为一维数组,表示插值点, x 与 y 应是方向不同的向量,即一个是行向量,另一个是列 向量, z 为矩阵,它的

This file is implementation of Common Common Computational Geometry Algorithms.Please please pay attention to input according to the specified data type. 个人实现的一些计算几何中常见的算法,包括点,线,多边形等:所有算法只依赖于C++标准库,不用包含任何其他第三方库,包含此头文件即可使用.使用时请注意按照规定的数据类型进行输入,目前只使用C++

传送 首先,这道题据说是一个dp 其次,贪心就能做 我们先来看好想好写的贪心 按照题目来,所有偶数点要么都是凸的,要么都是凹的,不能有凸有凹.我们把每株花的高度都在平面直角坐标系中点出来,再连线.这样我们就得到了若干条直线.在直线上的点(不包含波峰&波谷)都是单调的,要么加上不满足偶数点是凹/凸的,要么就改变了后面偶数点的凹凸性.所以在直线上的点都不选.这样我们把所有的波峰,波谷都选下来,就是最终的答案了. 代码: #include<bits/stdc++.h> using names

目录 @description@ @solution@ @accepted code@ @details@ @description@ 给定两个排列 p, q,他们中的有些位置被替换成了 0. 两个排列 p, q 的距离为:最少需要在 p 中执行交换两个元素的操作,使得 p, q 相等. 对于每个 0 <= k <= n,求有多少将 0 替换回正整数并满足 p, q 依然是排列的替换方法,使得 p, q 距离为 k. 原题戳这里 @solution@ 考虑两个排列的距离怎么算.如果把 p[i]