Запитання з тегом «optimization»

Іноді під час оптимізації коду потрібно проводити час на певні частини коду, я використовую наступні роки, але мені було цікаво, чи існує простіший / кращий спосіб зробити це? call system_clock(count_rate=clock_rate) !Find the time rate call system_clock(count=clock_start) !Start Timer call do_something_subroutine !This is what gets timed call system_clock(count=clock_stop) ! Stop Timer …

15 optimization  fortran  profiling 

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 

Алгоритм Remez - це добре відома ітеративна програма для наближення функції поліномом у нормі minimax. Але, як про це говорить Нік Трефефен [1]: Більшість із цих [реалізацій] проходять багато років назад, і фактично більшість з них не вирішує загальну проблему найкращого наближення, поставлену вище, але варіанти, що передбачають дискретні змінні …

14 optimization  approximation 

У мене змішана ціла проблема програмування. І я зараз використовую GLPK як свій вирішувач. Але я виявив, що GLPK добре підходить для проблеми лінійного програмування, але для змішаного цілого програмування це потребує набагато більшого часу, тому не відповідає нашій вимозі. Я так шукаю іншого програмного забезпечення. Чи є інші хороші …

14 optimization  software  linear-programming  mixed-integer-programming 

Я прочитав деякі посилання, включаючи це . Я дещо плутаю те, що будується та намагається вирішити проблема оптимізації стисненого зондування. Є це minimizesubject to∥x∥1Ax=bminimize‖x‖1subject toAx=b\begin{array}{ll} \text{minimize} & \|x\|_1\\ \text{subject to} & Ax=b\end{array} або / і minimizesubject to∥x∥0Ax=bminimize‖x‖0subject toAx=b\begin{array}{ll} \text{minimize} & \|x\|_0\\ \text{subject to} & Ax=b\end{array} або / і ще щось?

13 optimization 

У мене ця плутанина щодо правила Armijo використовується при пошуку рядків. Я читав пошук пошуку в рядку відстеження, але не зрозумів, про що йдеться в цьому правилі Армійо. Хтось може розробити, що таке правило Армійо? Вікіпедія, схоже, не пояснює. Спасибі

13 optimization 

У невимовному рівнянні Нав'є-Стокса термін тиску часто називають множником Лагранжа, що примушує умова нестисливості.ρ(ut+(u⋅∇)u)∇⋅u=−∇p+μΔu+f=0ρ(ut+(u⋅∇)u)=−∇p+μΔu+f∇⋅u=0\begin{align*} \rho\left(\mathbf{u}_t + (\mathbf{u} \cdot \nabla)\mathbf{u}\right) &= - \nabla p + \mu\Delta\mathbf{u} + \mathbf{f}\\ \nabla\cdot\mathbf{u} &= 0 \end{align*} У якому сенсі це правда? Чи існує формулювання нестислимих рівнянь Нав'є-Стокса як проблема оптимізації, що підлягає обмеженню нестислимості? Якщо …

12 optimization  fluid-dynamics  navier-stokes  incompressible 

Я намагаюся вирішити наступну систему рівнянь для змінних та (все інше - константи):P,x1P,x1P,x_1x2x2x_2 A(1−P)2−k1x1=0AP2−k2x2=0(1−P)(r1+x1)4L1−P(r1+x2)4L2=0A(1−P)2−k1x1=0AP2−k2x2=0(1−P)(r1+x1)4L1−P(r1+x2)4L2=0\frac{A(1-P)}{2}-k_1x_1=0 \\ \frac{AP}{2}-k_2x_2=0 \\ \frac{(1-P)(r_1+x_1)^4}{L_1}-\frac{P(r_1+x_2)^4}{L_2}=0 Я бачу, що я можу перетворити цю систему рівнянь в єдине рівняння єдиної змінної , розв’язавши рівняння 1 та 2 для та відповідно та замінивши їх у рівняння 3. При цьому я …

12 optimization  convergence  newton-method 

Згідно з числовою оптимізацією книги Nocedal &amp; Wright's Book (2006), умови Вулфа для неточного пошуку лінії є для напрямку спуску ,ppp Достатнє зменшення: Умова кривизни: приf(x+αp)≤f(x)+c1αk∇f(x)Tpf(x+αp)≤f(x)+c1αk∇f(x)Tpf(x+\alpha p)\le f(x)+c_1\alpha_k\nabla f(x)^T p∇f(x+αp)Tp≥c2∇f(x)Tp∇f(x+αp)Tp≥c2∇f(x)Tp\nabla f(x+\alpha p)^Tp\ge c_2 \nabla f(x)^T p0&lt;c1&lt;c2&lt;10&lt;c1&lt;c2&lt;10<c_1<c_2<1 Я бачу, як умова достатнього зменшення стверджує, що значення функції в новій точці повинно …

12 optimization 

У мене є така проблема оптимізації, де я маю абсолютне значення у своїх обмеженнях: Нехай та - вектори стовпців розміром кожен. Ми хотіли б вирішити наступне: x∈Rnx∈Rn\mathbf{x} \in \mathbb{R}^nf0,f1,…,fmf0,f1,…,fm\mathbf{f}_0, \mathbf{f}_1, \ldots, \mathbf{f}_mnnnmins.t.fT0x|fT1x|≤|fT2x|≤…≤|fTmx|minf0Txs.t.|f1Tx|≤|f2Tx|≤…≤|fmTx|\begin{align} \min &\mathbf{f}_0^T \mathbf{x} \notag \\ \text{s.t.} &|\mathbf{f}_1^T \mathbf{x}| \leq |\mathbf{f}_2^T \mathbf{x}| \leq \ldots \leq |\mathbf{f}_m^T \mathbf{x}| \end{align} Я …

12 optimization  linear-programming 

Мені було цікаво, чи є хтось із пропозицій щодо текстів чи опитувальних статей про методи декомпозиції (наприклад, первісне, подвійне, розклад Данцига-Вулфа) для вирішення великих завдань математичного програмування. Мені сподобався "Записки про методи розкладання" Стівена Бойда , і було б чудово знайти, наприклад, підручник, який висвітлює цю тему більш докладно.

12 optimization  linear-programming  nonlinear-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 

Я попросив роз'яснити нещодавнє запитання про minpack , і отримав наступний коментар: Будь-яка система рівнянь еквівалентна задачі оптимізації, саме тому методи оптимізації, засновані на Ньютоні, дуже схожі на методи, засновані на Ньютоні, для рішення систем нелінійних рівнянь. Що мене бентежить у цьому коментарі (та пов’язані з цим негативні думки щодо …

12 optimization  least-squares 

Багато важливих проблем можна виразити як змішану цілу лінійну програму . На жаль, обчислення оптимального рішення цього класу проблем є NP-Complete. На щастя, є алгоритми наближення, які іноді можуть забезпечити якісні рішення лише з помірними обчисленнями. Як я повинен аналізувати певну змішану цілу лінійну програму, щоб побачити, чи піддається вона …

12 optimization  linear-programming  approximation 

Мене цікавить глобальне максимізація функції багатьох ( ) реальних параметрів (результат складного моделювання). Однак функція, про яку йдеться, оцінюється відносно дорого, вимагає приблизно 2 днів для кожного набору параметрів. Я порівнював різні варіанти і цікавився, чи є хтось із пропозицій.≈ 30≈30\approx 30 Я знаю, що існує набір методів для такого …

12 optimization