1. 關於全局最優化求解   全局最優化是一個非常復雜的問題，目前還沒有一個通用的辦法可以對任意復雜函數求解全局最優值。上一篇文章講解了一個求解局部極小值的方法——梯度下降法。這種方法對於求解精度不高的情況是實用的，可以用局部極小值近似替代全局最小值點。但是當要求精確求解全局最小值時，梯度下降 ...

參考： https://www.cnblogs.com/lyrichu/p/7209529.html ...

給定了一個時間順序向量\(z_1,...,z_T\)，rw模型是由次序r來定義的，\(z_t\)僅取決於前\(t-r\)個元素。當r = 1時為最簡單的RW模型。 給定了向量的其他元素，\(z_t\)的條件分布為： \(z_t|z_{t-1} ~ Normal(z_{t-1} ,\sigma^2)\) ...

　　首先以一維隨機游走（1D Random Walks）為例來介紹下隨機游走（Random Walks）算法，如下圖所示，從某點出發，隨機向左右移動，向左和向右的概率相同，都為1/2，並且到達0點或N點則不能移動，那么如何求該點到達目的地N點的概率。 　　該問題可以描述為如下數學形式： P ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=19688 在引入copula時，大家普遍認為copula很有趣，因為它們允許分別對邊緣分布和相依結構進行建模。 copula建模邊緣和相依關系 給定一些邊緣分布函數和一個copula，那么我們可以生成 ...

思路：線搜索最優化算法，一般是先確定迭代方向（下降方向），然后確定迭代步長； 信賴域方法直接求得迭代位移； 算法分析 第\(k\)次迭代，確定迭代位移的問題為(信賴域子問題)： \[min q_k(d)=g_k^Td+\frac{1}{2}d^TB_kd_k ...

隨機游走 幾何布朗運動 　　幾何布朗運動(Brownian motion) 　　布朗運動是將看起來連成一片的液體，在高倍顯微鏡下看其實是由許許多多分子組成的。液體分子不停地做無規則的運動，不斷地隨機撞擊懸浮微粒。當懸浮的微粒足夠小的時候，由於受到的來自各個方向的液體分子的撞擊作用是不平衡 ...