一 梯度 函數 z = f(x, y) 梯度表示為 ，其梯度方向始終指向函數較大值處。函數 z = f(x, y) 幾何圖形需要三維空間表示，為了更方便觀察函數，可以使用二維平面上等高線表示函數。例如：函數 等高線可表示為XY平面上的同心圓。同理，函數 f(x, y, z) 梯度表示 ...

拉格朗日乘數法 等式約束 作為一種優化算法，拉格朗日乘子法主要用於解決約束優化問題，它的基本思想就是通過引入拉格朗日乘子來將含有n個變量和k個約束條件的約束優化問題轉化為含有（n+k）個變量的無約束優化問題。拉格朗日乘子背后的數學意義是其為約束方程梯度線性組合中每個向量的系數 ...

簡陋的拉格朗日插值法學習過程 題目 已知 \(n\) 個點，確定了一個 \(n-1\) 次多項式 \(f\)，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 ...

題目描述 由小學知識得： \(n + 1\) 個 \(x\) 坐標不同的點確定唯一的最高次為 \(n\) 次的多項式 \(y = f(n)\) 。現在給出 \(n + 1\) 個點，求出這些點構成的多項式在某一位置的取值 拉格朗日插值法 假設給出的曲線是個二次多項式 \[f(x ...

https://www.cnblogs.com/zwfymqz/p/10063039.html 覺得把zwfymqz大佬的博客粘上來就差不多了 本博客比較淺顯，適合入門粗學，具體深入的話就看 attack 大佬的博客（就是上面的鏈接）吧 拉格朗日的公式 首先拉格朗日 ...

　　拉格朗日乘數法是用於求條件極值的方法。對於條件極值，通常是將條件方程轉換為單值函數，再代入待求極值的函數中，從而將問題轉化為無條件極值問題進行求解。但是如果條件很復雜不能轉換，就要用到拉格朗日乘數法了。拉格朗日乘數法使用條件極值的一組必要條件來求出一些可能的極值點（不是充要條件，說明求出 ...

關於拉格朗日乘數法和KKT條件的一些思考 　　從我開始接觸拉格朗日乘數法到現在已經將近有四個月了，但似乎直到今天我對其的理解才開始漸漸清晰，相信很多人在科研初期也會對一些基礎的算法困惑不解，而一篇好的教程則可以大大縮短困惑的時間，從而把更多時間用在開創性的工作上去。經過近幾日的搜索，我發現網上 ...

學習學習文化，提升自己 拉格朗日插值法，解釋起來差不多就是，【有很多點，我不知道構造這些點的具體函數，但是我可以嘗試在每個點的時讓其他點的縱坐標都為零，這個點為縱坐標為1，此時得到一個點的函數，后續每個點重復操作，最后相加即可】 知乎這篇說明就很不錯 先上截圖 xaml ...