convex-optimization पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास कई चुनौतीपूर्ण गैर-उत्तल वैश्विक अनुकूलन समस्याओं को हल करने के लिए है। वर्तमान में मैं MATLAB के ऑप्टिमाइज़ेशन टूलबॉक्स काfmincon()'sqp' उपयोग करता हूं (विशेष रूप से, एल्गोरिथ्म = ) के साथ, जो काफी प्रभावी है । हालाँकि, मेरा अधिकांश कोड पायथन में है, और मैं पायथन में भी …

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मैं जानना चाहूंगा कि क्या ओक्टेव में दो वैक्टर की यूक्लिडियन दूरी की गणना करने का एक त्वरित तरीका है। ऐसा लगता है कि उसके लिए कोई विशेष कार्य नहीं है, तो क्या मुझे सिर्फ सूत्र का उपयोग करना चाहिए sqrt?

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मैं एक डेटा सेट और पैरामीटर लगाना चाहते मीटर ऐसी है कि वह राशि को कम करता है कश्मीर Σ मैं = 1 | m - x i | । अर्थात्x1,x2,…,xkx1,x2,…,xkx_{1}, x_{2}, \ldots, x_{k}mmm∑i=1k∣∣m−xi∣∣.∑i=1k|m−xi|.\sum_{i=1}^{k}\big|m-x_i\big|. minm∑i=1k∣∣m−xi∣∣.minm∑i=1k|m−xi|.\min_{m}\sum_{i=1}^{k}\big|m-x_i\big|.

15 optimization  convex-optimization 

जैसा कि मैं इसे समझता हूं, क्योंकि एक रेखीय कार्यक्रम का समाधान हमेशा अपने पॉलीहेड्रल व्यवहार्य सेट के शीर्ष पर होता है (यदि कोई समाधान मौजूद है और इष्टतम उद्देश्य फ़ंक्शन मूल्य एक न्यूनतमकरण समस्या मानकर नीचे से घिरा हुआ है), तो एक खोज कैसे हो सकती है संभव क्षेत्र …

14 convex-optimization  linear-programming 

मुझे हल करने की जरूरत है s.t.minx∥Ax−b∥22,∑ixi=1,xi≥0,∀i.minx‖Ax−b‖22,s.t.∑ixi=1,xi≥0,∀i.\begin{alignat}{1} & \min_{x}\|Ax - b\|^2_{2}, \\ \mathrm{s.t.} & \quad\sum_{i}x_{i} = 1, \\ & \quad x_{i} \geq 0, \quad \forall{i}. \end{alignat} मुझे लगता है कि यह एक द्विघात समस्या है जिसे CVXOPT के साथ हल किया जाना चाहिए , लेकिन मैं कैसे काम नहीं कर …

12 optimization  python  convex-optimization  least-squares  quadratic-programming 

CVXOPT: http://abel.ee.ucla.edu/cvxopt/index.html OpenOpt: http://openopt.org/Welcome उनके बीच क्या संबंध है? क्रमशः उनके क्या फायदे / नुकसान हैं? BTW, पायथन / सी ++ के लिए कोई अन्य उच्च गुणवत्ता वाला सामान्य प्रयोजन उत्तल अनुकूलन पुस्तकालय है?

11 python  convex-optimization 

मैं नौकरी लिस्टिंग में इसका कोई उल्लेख नहीं देख सकता। मैंने उल्लेख किया है पूर्णांक प्रोग्रामिंग, एमआईपी, मिश्रित-पूर्णांक nonlinear प्रोग्रामिंग, एलपी, गतिशील प्रोग्रामिंग आदि, लेकिन कोई एसडीपी नहीं है। क्या यह उद्योग की तुलना में अकादमी में बहुत चलन में है? इलेक्ट्रिक पावर सिस्टम में शिक्षाविदों और उद्योग के प्रतिभागियों …

10 convex-optimization  semidefinite-programming 

मुझे एक अनुकूलन समस्या है जो निम्न की तरह दिखती है minJ,Bs.t.∑ij|Jij|MJ+BY=XminJ,B∑ij|Jij|s.t.MJ+BY=X \begin{array}{rl} \min_{J,B} & \sum_{ij} |J_{ij}|\\ \textrm{s.t.} & MJ + BY =X \end{array} यहाँ, मेरे चर और मैट्रिक्स हैं , लेकिन पूरी समस्या अभी भी एक रैखिक कार्यक्रम है; शेष चर निश्चित हैं।बीJJJBBB जब मैं इस कार्यक्रम को अपने …

10 optimization  convex-optimization  linear-programming 

सामान्य उत्तल प्रोग्रामिंग से अलग (सामान्यीकृत) ज्यामितीय प्रोग्रामिंग कैसे होती है? एक ज्यामितीय कार्यक्रम को उत्तल कार्यक्रम में बदला जा सकता है, और आमतौर पर एक आंतरिक बिंदु विधि द्वारा हल किया जाता है। लेकिन समस्या को सीधे उत्तल कार्यक्रम के रूप में प्रस्तुत करने और आंतरिक बिंदु विधि द्वारा …

10 optimization  convex-optimization 

कड़ाई से उत्तल असंबंधित अनुकूलन समस्या पर विचार करें O:=minx∈Rnf(x).O:=minx∈Rnf(x).\mathcal{O} := \min_{x \in \mathbb{R}^n} f(x).बता दें कि अपनी विशिष्ट है और को दिए गए प्रारंभिक सन्निकटन हैहम कहते हैं एक सदिश एक के पास समाधान अगर xoptxoptx_\text{opt}x0x0x_0xopt.xopt.x_\text{opt}.xxxϵ−ϵ−\epsilon-OO\mathcal{O}||x−xopt||2||x0−xopt||2≤ϵ.||x−xopt||2||x0−xopt||2≤ϵ.\begin{equation} \frac{||x - x_{\text{opt}}||_2}{||x_0 - x_\text{opt}||_2} \leq \epsilon. \end{equation} मान लीजिए वहां मौजूद है …

9 convex-optimization  complexity 

मैं एक जटिल उद्देश्य समारोह को कम करना चाहता हूं, और मुझे यकीन नहीं है कि यह उत्तल है। क्या एक अच्छा एल्गोरिथ्म है जो यह साबित करने का प्रयास करता है कि यह उत्तल नहीं है? बेशक एल्गोरिथ्म यह साबित करने में विफल हो सकता है, जिस स्थिति में …

9 convex-optimization