拉格朗日 次梯度法
拉格朗日 次梯度法(转) https://blog.csdn.net/robert_chen1988/article/details/41074295 对于非线性约束问题： 若非线性约束难于求导，则不能用K-T求解该问题，可考虑用拉格朗日次梯度法 ...
原文：梯度，方向梯度，拉格朗日乘数法
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 梯度表示为，可以使用三为空间等值面表示函数。 函数梯度与等高线 或等值面 关系：任意点函数梯度向量垂直于该点所在等高线 或等值面 。 针对二维 ...
2019-08-02 16:16 0 973 推荐指数：
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