我想用CVXGEN解決MatLab中的QP/LP問題。我偏好CVXGEN而不是CVX，因爲CVXGEN要快得多。具體地講，我想解決 min f(x) s.t. x in X
其中f(x)是二次型的X是緊湊的，凸的，和由線性函數定義的。問題的大小取決於運行情況。我想盡可能使程序自動化。爲了說明，一個CVXGEN代碼的例子是： dimensions
n = 10
end
param
我正在使用scipy.optimize.minimize來最小化一個簡單的對數似然函數。 Hessian矩陣似乎表現不佳。 import scipy.optimize as op
def lnlike(theta, n, bhat, fhat, sigb, sigf):
S, b, f = theta
mu = f*S + b
scb2 = ((b-bhat)/s
我想擬合轉換後的Pareto分佈，然後需要計算 以下數據的Hessian矩陣。 library(stats4)
library(MASS)
library(vcd) # for goodness of fit test
library(pracma) # for hessain matrix
library(numDeriv)
# Data from Exceedances of
我想使用Matlab「梯度」和「hessian」函數來計算符號向量函數關於向量的導數。下面是一個使用sigmoid函數1 /（1 + e ^（ - a））的例子，其中a是特徵向量乘以權重。以下版本都會返回錯誤。我是Matlab新手，非常感謝任何建議。解決方案可能在documentation之下，但我一直無法解決問題。預先感謝您的幫助！ %version 1
syms y w x
x = sym