0 前言 本文承接上一篇博文拉格朗日乘子法和KKT條件http://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/7805954.html,講講拉格朗日對偶性的問題。 在約束優化問題中,常常用拉格朗日對偶性來將原始問題轉為對偶問題,通過解對偶問題的解來得到原始問題的解 ...
厚着臉皮要在同事公眾號上寫篇文章,盡量淺顯 與專業相關,選了這個主題。 一 時域與空域特性 以遠場模型 平面波 為例,假設均勻線陣接收的為窄帶信號,假設相鄰振元間隔為d,入射角為: 從空域坐標來看,相鄰振元的間隔為: 等價到時間軸來看,采樣點的間距為:,對應時間間隔為: 二 時 空域與采樣定理 A 空域角度理解 相鄰振元的相位差為: 以干涉儀為例,如果存在相位模糊,有 k為非零整數,如果希望不出現 ...
2017-08-31 20:29 5 973 推薦指數:
0 前言 本文承接上一篇博文拉格朗日乘子法和KKT條件http://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/7805954.html,講講拉格朗日對偶性的問題。 在約束優化問題中,常常用拉格朗日對偶性來將原始問題轉為對偶問題,通過解對偶問題的解來得到原始問題的解 ...
在約束最優化問題中,常用拉格朗日對偶性將原始問題轉換為對偶問題求解。 廣義拉格朗日函數 稱最優化問題 $\begin{equation} \begin{array}{lcl} \min\limits_{x\in R^n} f(x)\\ \begin{aligned} \text ...
目錄 拉格朗日對偶性(Lagrange duality) 1. 從原始問題到對偶問題 2. 弱對偶與強對偶 3. KKT條件 Reference: 拉格朗日對偶性(Lagrange duality) 1. 從原始 ...
1. 感知機原理(Perceptron) 2. 感知機(Perceptron)基本形式和對偶形式實現 3. 支持向量機(SVM)拉格朗日對偶性(KKT) 4. 支持向量機(SVM)原理 5. 支持向量機(SVM)軟間隔 6. 支持向量機(SVM)核函數 1. 前言 在約束最優化問題 ...
基本概念: 空間域:(spatial domain)也叫空域,即所說的像素域,在空域的處理就是在像素級的處理,如在像素級的圖像疊加。通過傅立葉變換后,得到的是圖像的頻譜。表示圖像的能量梯度。 頻率域:(frequency domain。)任何一個波形都可以分解用多個正弦波之和。每個正弦波都有 ...
前言 最近在看 games101,光柵化部分講到空域和頻域,對我來說有點抽象,圖像和兩個域的關系無法聯系起來,所以額外去搜索簡單理解下。 空域圖對應圖像的灰度值,頻域圖(頻譜圖)表示灰度梯度變化值,中心越亮,代表低頻的點越多,圖像梯度變化越小,圖像就越柔和。 把頻譜圖中的高頻刪除,則圖像就會丟失 ...
1、傅里葉同學告訴我們,任何周期函數,都可以看作是不同振幅,不同相位正弦波的疊加 2、在你的理解中,一段音樂是什么呢? (時域) 上圖是我們對音樂最普遍的理解,一個隨着時間變化的震動。但我相信對於樂器小能手們來說,音樂更直觀的理解是這樣的: (頻域 ...
之前寫過一篇『映射的度』,雖然現在看還是有點naive,不過我覺得這種形式不錯。 代數拓撲中各式各樣的乘積眼花繚亂,叉積,cup積,cap積,相交積。關於對偶的表述也隨着乘積變得清晰。下面我們就來從各個角度介紹這件事。 目錄 綜述 以代數拓撲觀之 以微分幾何觀之 以代數 ...