求一些求极值的方法 1、求极大极小值步骤：2113求导数f'(x)；5261求方程f'(x)=0的根；检查4102f'(x)在方程的左右的值的符号，1653如果左正右负，那么f(x)在这个根处取得极大值；如果左负右正那么f(x)在这个根处取得极小值。f'(x)无意义的点也要讨论。即可先求出f'(x)=0的根和f'(x)无意义的点，再按定义去判别。2、求极值点步骤：求出f'(x)=0，f\"(x)≠0的x值；用极值的定义（半径无限小的邻域f(x)值比该点都小或都大的点为极值点），讨论f(x)的间断点。上述所有点的集合即为极值点集合。扩展资料：定义：若函数f(x)在x？的一个邻域D有定义，且对D中除x？的所有点，都有f(x)(x？)，则称f(x？)是函数f(x)的一个极大值。同理，若对D的所有点，都有f(x)>；f(x？)，则称f(x？)是函数f(x)的一个极小值。极值的概念来自数学应用中的最大最小值问题。根据极值定律，定义在一个有界闭区域上的每一个连续函数都必定达到它的最大值和最小值，问题在于要确定它在哪些点处达到最大值或最小值。如果极值点不是边界点，就一定是内点。因此，这里的首要任务是求得一个内点成为一个极值点的必要条件。参考资料：-极值
运筹学单纯形法中，为什么检验数小于等于零才有最优解？？ 因为基本2113可行解的个数有限，故5261经有限次4102转换必能得出问题的最1653优解。从线性方程内组找出一个个的单纯形，每容一个单纯形可以求得一组解，然后再判断该解使目标函数值是增大还是变小了，决定下一步选择的单纯形。通过优化迭代，直到目标函数实现最大或最小值。如果线性问题存在最优解，一定有一个基可行解是有最优解。因此单纯形法迭代的基本思路是：先找出一个基可行解，判断其是否为最优解。如为否，则转换到相邻的基可行解，并使目标函数值不断增大，一直找到最优解为止。扩展资料：由于目标函数和约束条件内容和形式上的差别，线性规划问题可以有多种表达式。因此，为了便于讨论和制定统一的算法，在制定单纯形法时，规定使用单纯形法求解的线性规划问题需要有一个标准形式，它有下面三个特征：(1)标准形式目标函数统一为求极大值或极小值，但单纯形法主要用来求解极大值；(2)所有约束条件（除非负条件外）都是等式，约束条件右端常数项bi全为非负值；(3)所有变量的取值全为非负值。
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：sdwangyunteng外点惩罚函数法惩罚函数法-基本概念在机械设计问题中，大多数的优化问题都属于有约束问题，其数学模型的一般形式为：为了将式（5-1）的约束优化计算问题转化为无约束问题求解，需要引入一个新的目标函数，即式中Ф（x，r1，r2)—约束问题转换后的新目标函数；r1，r2—两个不同的加权参数；G[gu（x）]，H[hv（x）]—分别由约束函数gu（x）和hv（x）所定义的某种形式的泛函数。由于在新目标函数中包含了各类约束条件，因而再求它的极值过程中随时调整设计点使它不违反约束条件，最终找到原问题的约束最优解。定义惩罚函数法（SUMT法）又称序列无约束极小化技术。这样定名，主要是在求新目标函数的极小值时，需要不断调整加权参数r1（k）和r2（k）（k=0，1，2…），使其新目标函数Ф（x，r1（k），r2（k）)极小点的序列x*(r1（k），r2（k）)(k=0，1，2…)逐渐收敛到原问题的约束最优解上。因此要求满足三个极限性质并在求函数Ф（x，r1（k），r2（k）)的极小化过程中，当设计点x不满足约束条件时，使和的函数值增大，这样就对函数Ф（x，r1（k），r2（k）)给予“惩罚”。因此称新目标函数Ф（x，r1（k），r2（k）)为惩罚函数或增广。
有没有大佬能用程序化（函数）的说法解释一下机器学习的流程？
如何通俗地讲解对偶问题？尤其是拉格朗日对偶lagrangian duality？ 这个结果居然首先发表了在 annals 上面：http：// annals.math.princeton.edu /wp-content/uploads/annals-v169-n2-p08.pdf 对于任意一个集合 M，我们可以考虑如下两个问题： 。
最优化问题的简洁介绍是什么？ 1：最优化，就是：1.构造一个合适的目标函数，使得这个目标函数取到极值的解就是你所要求的东西；2.
解对偶问题中直接令偏导数为零的依据是什么？ 最近在看李航老师的统计学习方法，看到在解带约束优化原始问题需要转换到对偶问题，其中无论先求内部极小…
是否所有的优化问题都可以转化成对偶问题？
为什么凸优化这么重要？ 觉得有必要写在前面的话：本答案主要面向运筹学、管理科学、运营管理、工业工程、系统工程等相关专业的以…
