nonlinear-optimization

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    我有一個101x82大小矩陣叫A。使用該可變矩陣,我計算其它兩個變量稱爲: 1)B,一個1x1標量,並 2)C,一個50x6矩陣。 我比較1)和2)與它們的類似物變量3)4)和,其值是固定的: 3)D,一個1x1標量,並 4)E,一個50x6矩陣。 現在,我想擾亂/更改A矩陣的值,使得: 1)〜3),即B幾乎等於D,並 2)〜4),即C是近等於E 請注意,在擾動A時,B和C會改變,但不是D和E。

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    我正在研究運動應用程序中的結構,並跟蹤放置在對象上的一些標記以確定對象的剛性結構。 該應用程序本質上是對多個攝像機視圖使用標準Levenberg-Marquardt優化,並最大限度地減少預期標記點與2D視圖中從每個視圖獲取的標記點之間的差異。 對於每個標記點,並且每個查看下面的函數被最小化: double diff = calculatedXY[index] - observedXY[index]

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    我經常需要解決非線性問題,其中變量的數量超過了約束的數量(或者有時是相反的)。通常一些約束或變量以複雜的方式是冗餘的。有什麼辦法可以解決這些問題嗎? 大多數scipy求解器似乎認爲約束的數量等於變量的數量,雅可比矩陣是非奇異的。 leastsq有時會起作用,但當約束數少於變量數時,它甚至不會嘗試。我意識到我可以在linalg.norm(F)上運行fmin,但這比使用雅可比行列式的任何方法效率低得多

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    我正在尋找一個C#實現Gauss Newton & Levenberg Marquardt算法。那裏是否有任何「受託人」的C#庫?

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    我有一個算法,找到Rn函數/ n的最小值。我有一個約束流形,它是以一種奇異立方體圖像的形式給出的。將奇異立方體內部空間映射到Rn,更重要的是反過來也是相當平凡的,並且可以使用from_R_to_01應用於每個座標的unar函數來完成。 所以我想要做的是取我的目標函數F的某些arity,並做出另一個相同的功能,這將是相同的F,除了它的座標是從Rn映射到約束多方面的人。因此,我可以將它提供給我的最小化

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    我在我的問題涉及的數學方面有點超出我的深度,所以我對任何不正確的術語表道歉。 我在看使用scipy函數leastsq,但不知道它是否是正確的函數。 我有以下方程: eq = lambda PLP,p0,l0,kd : 0.5*(-1-((p0+l0)/kd) + np.sqrt(4*(l0/kd)+(((l0-p0)/kd)-1)**2)) 我有除了KD(PLP,P0,L0)的所有的條款數據(

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    你知道非線性編程的一個很好的例子嗎?,我有搜索谷歌,但任何文本只是制定和不解決問題,他們提到行話,甚至擅長解決它。 請您發表一個例子,並解釋一些如果? 在此先感謝 Pd積 你知道這個想法是看到一些成果和數字,用C,JAVA。 感謝

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    fsolve的每次迭代中,我使用fsolve,以儘量減少在MATLAB的能量函數之間運行的功能。我正在使用的算法使網格適合噪聲格子數據,而網格距每個數據點的距離的成本。 的目標函數是制定與誤差平方項,以允許Gauss–Newton algorithm使用。但是,程序恢復到文伯格 - 馬夸特: Warning: Trust-region-dogleg algorithm of FSOLVE cann

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    我有一個簡單的優化問題,並且正在爲此尋找java軟件。 Apache的數學優化軟件看起來就像是我想要的,但我不能找到文檔,以滿足我的需要(其中這些需求是有用的初學者/非數學專業!) 有誰知道工作的,簡單,舉例? 萬一有幫助,問題是,我想找到的最大r其中 r1 = s1 * m1 r2 = s2 * m2 而且有定義的變量之間的關係的一些約束和公式。 Excel解算器可以很好地解決這個問題。

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    我有R/S /非線性迴歸相關問題,我不是R程序員,所以我需要幫助。 我有兩個數組 - tt和td。 我需要找到參數a,b和c等等最小二乘和最小的非線性函數: td/tt - a * exp(b * tt) + c 我不知道如何做到這一點。我試過nls()函數,nls2() nad沒有運氣... 在此先感謝。 編輯: 我的數據: td <-as.array(0.2, 0.4, 0.8, 1.5,