一 梯度 函数 z = f(x, y) 梯度表示为 ，其梯度方向始终指向函数较大值处。函数 z = f(x, y) 几何图形需要三维空间表示，为了更方便观察函数，可以使用二维平面上等高线表示函数。例如：函数 等高线可表示为XY平面上的同心圆。同理，函数 f(x, y, z) 梯度表示 ...

拉格朗日乘数法 等式约束 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为约束方程梯度线性组合中每个向量的系数 ...

简陋的拉格朗日插值法学习过程 题目 已知 \(n\) 个点，确定了一个 \(n-1\) 次多项式 \(f\)，求 \(f(x)\) 拉格朗日插值法 \[f(x)=\sum_{i=1}^ny_i\prod_{j \ne i}\frac{x-x_i}{x_i-x_j} \] 即可 ...

题目描述 由小学知识得： \(n + 1\) 个 \(x\) 坐标不同的点确定唯一的最高次为 \(n\) 次的多项式 \(y = f(n)\) 。现在给出 \(n + 1\) 个点，求出这些点构成的多项式在某一位置的取值 拉格朗日插值法 假设给出的曲线是个二次多项式 \[f(x ...

https://www.cnblogs.com/zwfymqz/p/10063039.html 觉得把zwfymqz大佬的博客粘上来就差不多了 本博客比较浅显，适合入门粗学，具体深入的话就看 attack 大佬的博客（就是上面的链接）吧 拉格朗日的公式 首先拉格朗日 ...

　　拉格朗日乘数法是用于求条件极值的方法。对于条件极值，通常是将条件方程转换为单值函数，再代入待求极值的函数中，从而将问题转化为无条件极值问题进行求解。但是如果条件很复杂不能转换，就要用到拉格朗日乘数法了。拉格朗日乘数法使用条件极值的一组必要条件来求出一些可能的极值点（不是充要条件，说明求出 ...

关于拉格朗日乘数法和KKT条件的一些思考 　　从我开始接触拉格朗日乘数法到现在已经将近有四个月了，但似乎直到今天我对其的理解才开始渐渐清晰，相信很多人在科研初期也会对一些基础的算法困惑不解，而一篇好的教程则可以大大缩短困惑的时间，从而把更多时间用在开创性的工作上去。经过近几日的搜索，我发现网上 ...

学习学习文化，提升自己 拉格朗日插值法，解释起来差不多就是，【有很多点，我不知道构造这些点的具体函数，但是我可以尝试在每个点的时让其他点的纵坐标都为零，这个点为纵坐标为1，此时得到一个点的函数，后续每个点重复操作，最后相加即可】 知乎这篇说明就很不错 先上截图 xaml ...