拉格朗日反演 设有两个多项式\(F(x)\)和\(G(x)\)，两个多项式都是常数项为\(0\)且\(1\)次项不为\(0\)，如果满足\(G(F(x))=x\)，则称\(F(x)\)和\(G(x)\)互为复合逆，有 \[[x^n]F(x)={1\over n}[x ...

拉格朗日反演及扩展拉格朗日反演 如果有 \(F(G(x))=x\)，即 \(F,G\) 互为复合逆，同时一定有 \(G(F(x))=x\)，可以称 \(G(x)=F^{-1}(x),F(x)=G^{-1}(x)\)。 在这种情况下，有这样的式子： 拉格朗日反演 \[[x^n]F(x ...

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 ...

引言：尝试用最简单易懂的描述解释清楚机器学习中会用到的拉格朗日对偶性知识，非科班出身，如有数学专业博友，望多提意见！ 1.原始问题 假设是定义在上的连续可微函数（为什么要求连续可微呢，后面再说，这里不用多想），考虑约束最优化问题： 称为约束最优化问题的原始问题 ...

拉格朗日对偶问题 前情提要：拉格朗日函数 拉格朗日对偶函数 原问题 \[\min f_0(x)\\ \begin{align*} s.t. \ &f_i(x) \le 0 \quad &i=1,2,\cdots,m\\ &h_i(x)=0 \quad & ...

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,...)=0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 ...

前几天学习了一下扩展拉格朗日反演（因为模拟赛考了），推了一下点双和边双图的计数，记录一下。 前置技能：无向连通图计数 设有标号无向图的 egf 为 \(F(x)=\sum_{i=0}^\infty \frac{f_ix^i}{i!}\)，容易知道 \(f_i=2^{n\choose ...