Запитання з тегом «convex-optimization»

У мене є декілька складних проблем, що стосуються невипуклої глобальної оптимізації. В даний час я використовую панель інструментів оптимізації MATLAB (конкретно, fmincon()з алгоритмом = 'sqp'), що є досить ефективним . Однак більша частина мого коду знаходиться в Python, і я хотів би зробити оптимізацію і в Python. Чи є розв'язувач …

77 python  optimization  nonlinear-programming  linear-algebra  linear-solver  sparse-matrix  ode  automatic-differentiation  efficiency  matrix  symbolic-computation  pde  multiphysics  operator-splitting  fluid-dynamics  pde  multigrid  pde  hyperbolic-pde  quadrature  precision  numerical-analysis  fluid-dynamics  interpolation  c  ode  testing  data-sets  pde  fluid-dynamics  hyperbolic-pde  pde  finite-element  fluid-dynamics  stability  incompressible  pde  hyperbolic-pde  fluid-dynamics  pde  precision  floating-point  convex-optimization  conditioning  pde  hyperbolic-pde  stability  implicit-methods  explicit-methods  fluid-dynamics  accuracy  pde  hyperbolic-pde  petsc  linear-algebra 

Мені хотілося б знати, чи існує швидкий спосіб обчислити евклідову відстань двох векторів в Октаві. Здається, що для цього немає спеціальної функції, тому я повинен просто використовувати формулу sqrt?

18 octave  discretization  nonlinear-equations  newton-method  visualization  fluid-dynamics  mesh-generation  finite-element  finite-volume  optimization  algorithms  approximation  fluid-dynamics  navier-stokes  comsol  modeling  optimization  sparse-matrix  matrix  condition-number  visualization  matlab  quadrature  blas  intel-mkl  finite-element  gpu  discontinuous-galerkin  mathematica  optimization  convex-optimization  algorithms  reference-request  matlab  statistics  finite-element  numerical-analysis  petsc  molecular-dynamics  machine-learning  statistics  visualization  open-source  statistics  image-processing  visualization  python  petsc  finite-element  fluid-dynamics  stability  navier-stokes  incompressible 

У мене є набір даних і я хочу знайти параметр m таким, щоб він мінімізував суму k ∑ i = 1 | m - x i | . тобтоx1,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 

Як я розумію, оскільки рішення лінійної програми завжди виникає у вершині її багатогранного можливого набору (якщо рішення існує і оптимальне значення цільової функції обмежено знизу, передбачаючи проблему мінімізації), як можна здійснити пошук через інтер'єр здійсненного регіону буде кращим? Чи швидше воно сходиться? За яких обставин було б вигідніше використовувати симплексний …

14 convex-optimization  linear-programming 

Мені потрібно вирішити с . т .хвх∥ A x - b ∥22,∑iхi= 1 ,хi≥ 0 ,∀ i .хвх‖Ах-б‖22,с.т.∑iхi=1,хi≥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} Я думаю, що це квадратична проблема, яку слід вирішити з CVXOPT , але …

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

CVXOPT: http://abel.ee.ucla.edu/cvxopt/index.html OpenOpt: http://openopt.org/Допрошення Яке відношення між ними? Які відповідно є їхні переваги / недоліки? До речі, чи є якась інша високоякісна бібліотека опуклої оптимізації загального призначення для Python / C ++, що варто зазначити?

11 python  convex-optimization 

Я не бачу жодної згадки про неї у списках вакансій. Я бачив згадане ціле програмування, MIP, змішане ціле ціле нелінійне програмування, LP, динамічне програмування тощо, але немає СДП. Чи набагато модніше в академії, ніж у промисловості? З мого обмеженого впливу на викладачів та галузевих учасників електроенергетичних систем, я думаю, що …

10 convex-optimization  semidefinite-programming 

У мене проблема оптимізації, яка виглядає наступним чином 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} Тут мої змінні - це матриці JJJ і BBB , але вся проблема все ще є лінійною програмою; решта змінних виправлені. Коли я намагаюся ввести цю програму в мої …

10 optimization  convex-optimization  linear-programming 

Чим (узагальнене) геометричне програмування відрізняється від загального опуклого програмування? Геометрична програма може бути перетворена в опуклу програму і зазвичай вирішується методом внутрішніх точок. Але яка перевага перед безпосередньо формулюванням проблеми як опуклої програми та її вирішенням методом внутрішніх точок? Чи становить клас геометричних програм лише підмножину класу опуклих програм, які …

10 optimization  convex-optimization 

Розглянемо суворо випуклу задачу оптимізації O : =хвx ∈Rнf( х ) .О: =хвх∈Rнf(х).\mathcal{O} := \min_{x \in \mathbb{R}^n} f(x).Нехай позначає його унікальні мінімуми, а - задане початкове наближення доМи будемо називати вектор у близьке рішення , якщо хоптхоптx_\text{opt}х0х0x_0хопт.хопт.x_\text{opt}.ххxϵ -ϵ-\epsilon-ОО\mathcal{O}| | х-хопт||2| |х0-хопт||2≤ ϵ .||х-хопт||2||х0-хопт||2≤ϵ.\begin{equation} \frac{||x - x_{\text{opt}}||_2}{||x_0 - x_\text{opt}||_2} \leq \epsilon. …

9 convex-optimization  complexity 

Я хочу мінімізувати складну цільову функцію, і я не впевнений, чи вона опукла. Чи є приємний алгоритм, який намагається довести, що він не опуклий? Звичайно, алгоритм міг цього не довести, і в такому випадку я б не знав, випуклий він чи ні, і це нормально; Я просто хочу спробувати виключити …

9 convex-optimization