nonlinear-optimization

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    我有一个101x82大小矩阵叫A。使用该可变矩阵,我计算其它两个变量称为: 1)B,一个1x1标量,并 2)C,一个50x6矩阵。 我比较1)和2)与它们的类似物变量3)4)和,其值是固定的: 3)D,一个1x1标量,并 4)E,一个50x6矩阵。 现在,我想扰乱/更改A矩阵的值,使得: 1)〜3),即B几乎等于D,并 2)〜4),即C是近等于E 请注意,在扰动A时,B和C会改变,但不是D和E。

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    我正在研究运动应用程序中的结构,并跟踪放置在对象上的一些标记以确定对象的刚性结构。 该应用程序本质上是对多个摄像机视图使用标准Levenberg-Marquardt优化,并最大限度地减少预期标记点与2D视图中从每个视图获取的标记点之间的差异。 对于每个标记点,并且每个查看下面的函数被最小化: double diff = calculatedXY[index] - observedXY[index]

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    我经常需要解决非线性问题,其中变量的数量超过了约束的数量(或者有时是相反的)。通常一些约束或变量以复杂的方式是冗余的。有什么办法可以解决这些问题吗? 大多数scipy求解器似乎认为约束的数量等于变量的数量,雅可比矩阵是非奇异的。 leastsq有时会起作用,但当约束数少于变量数时,它甚至不会尝试。我意识到我可以在linalg.norm(F)上运行fmin,但这比使用雅可比行列式的任何方法效率低得多

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    我正在寻找一个C#实现Gauss Newton & Levenberg Marquardt算法。那里是否有任何“受托人”的C#库?

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    我有一个算法,找到Rn函数/ n的最小值。我有一个约束流形,它是以一种奇异立方体图像的形式给出的。将奇异立方体内部空间映射到Rn,更重要的是反过来也是相当平凡的,并且可以使用from_R_to_01应用于每个坐标的unar函数来完成。 所以我想要做的是取我的目标函数F的某些arity,并做出另一个相同的功能,这将是相同的F,除了它的坐标是从Rn映射到约束多方面的人。因此,我可以将它提供给我的最小化

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    我在我的问题涉及的数学方面有点超出我的深度,所以我对任何不正确的术语表道歉。 我在看使用scipy函数leastsq,但不知道它是否是正确的函数。 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)的所有的条款数据(

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    你知道非线性编程的一个很好的例子吗?,我有搜索谷歌,但任何文本只是制定和不解决问题,他们提到行话,甚至擅长解决它。 请您发表一个例子,并解释一些如果? 在此先感谢 Pd积 你知道这个想法是看到一些成果和数字,用C,JAVA。 感谢

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    fsolve的每次迭代中,我使用fsolve,以尽量减少在MATLAB的能量函数之间运行的功能。我正在使用的算法使网格适合噪声格子数据,而网格距每个数据点的距离的成本。 的目标函数是制定与误差平方项,以允许Gauss–Newton algorithm使用。但是,程序恢复到文伯格 - 马夸特: Warning: Trust-region-dogleg algorithm of FSOLVE cann

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    我有一个简单的优化问题,并且正在为此寻找java软件。 Apache的数学优化软件看起来就像是我想要的,但我不能找到文档,以满足我的需要(其中这些需求是有用的初学者/非数学专业!) 有谁知道工作的,简单,举例? 万一有帮助,问题是,我想找到的最大r其中 r1 = s1 * m1 r2 = s2 * m2 而且有定义的变量之间的关系的一些约束和公式。 Excel解算器可以很好地解决这个问题。

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    我有R/S /非线性回归相关问题,我不是R程序员,所以我需要帮助。 我有两个数组 - tt和td。 我需要找到参数a,b和c等等最小二乘和最小的非线性函数: td/tt - a * exp(b * tt) + c 我不知道如何做到这一点。我试过nls()函数,nls2() nad没有运气... 在此先感谢。 编辑: 我的数据: td <-as.array(0.2, 0.4, 0.8, 1.5,