由 时间均匀性 可推导出 能量守恒。 由于时间具有均匀性，封闭系统的拉格朗日函数 \(L\) 不显含 ...

看一下李航的统计学习是如何对广义拉格朗日函数进行描述的： 原始问题： min f(x) s.t. c(x)>=0 引入拉格朗日乘子λ。 min f(x)+λc(x)+λd(x) min max f(x)+λc(x)+λd(x) max的作用是如果x不满足d（x）或c（x）的约束 ...

拉格朗日乘数法 Lagrange Multiplier Method 用于求有条件约束时的极值问题，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给变量的无约束优化问题 更多细节可查看 此博客 拉格朗日函数 $\lambda$为拉格朗日乘子 $F(x,\lambda)=f(x ...

转自http://www.cnblogs.com/huashiyiqike/p/3568922.html在学习算法的过程中，常常需要用到向量的求导。下边是向量的求导法则。 拉格朗日乘子法：应用在求有约束条件的函数的极值问题上。 通常我们需要求解的最优化问题有如下几类 ...

优化问题的基本形式 最大值问题可转化为最小值问题 优化问题的域 　　　　　 可行域：所有可行点的集合 最优化值： 最优化解： 凸优化问题的基本形式 其中，约束函数f(x)是凸函数，h(x)为仿射函数 仿射函数：即最高次数 ...

一、softmax函数 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是 更形象的如下图表示： softmax直白来说 ...

%拉格朗日插值多项式 利用矩阵求解 x=1:0.2:3;%已知数据点x坐标向量：x y=sin(x);%已知数据点x坐标向量：y x1=1.1:0.2:3.1;%插值点的x坐标：x1 L=ze ...

以前背过正弦函数的求导公式，就是sin'x = cos x，可是总也没推导过。这两天看了很多网上的推导做法，简直是误人子弟。含糊不清的，曲线救国的，各种做法满天飞，也是好笑。在这儿，我尽量地再仔细地推导一遍，本着“为往圣继绝学”的远大理想，为伟大的科普事业添砖加瓦罢。 函数式求导公式 ...