convex专题

【Derivation】Convex Optimization

Separation theorems and supporting hyperplanes(分离定理与支撑超平面)        Inner and outer polyhedral approximations.(内部与外部多面体逼近)        Let C belongs to Rn be a closed convex set.and suppose that x1,...xk a

Convex Combination of Two Decision-Directed(DD)

双耦合判决引导 1、定义两个不同平滑参数的DD 其中,a >> b. 2、双耦合判决引导 其中, 论文中,a=0.99, b=0.6 在网上看到的一个关于DD优化的论文,文章据说可以优化音乐噪声和失真度。还没实际实现测试,攻关项目结束后跑个实际效果试试在把结果放这里。 参考文献 【1】A Priori SNR Estimator Based on a Convex Combinat

凸组合(convex combination)

假设x1,x2,...,xn是一组对象(要根据讨论问题的背景来确定)a1,a2,...,an是n个常数,并且满足a1+...+an=1,那么a1x1+...+anxn就称为x1,...,xn的凸组合

distance to convex cone

基本定义 定义1: 给定 1 ≤ K ≤ N 1 \leq K \leq N 1≤K≤N,定义凸锥(convex cone): D = { x ∣ 1 T x = 0 , x 1 : N − K ≤ 0 , x ∈ R N } \mathrm{D} = \{ \boldsymbol x | \boldsymbol 1^T \boldsymbol x =0, x_{1: N-K} \leq 0,

凸包(Convex Hull)问题求解--Gift-Wrapping 算法

凸包问题(Convex Hull)求解--卷包裹(Gift-Wrapping) 算法   1.前言        最近在做MIT 6.031的问题集0时遇到了要计算凸包的问题,题中提示要用Gift Wrapping算法。作为一个在实际工程中需要应用的求解算法来讲它并不是最好的,因为它有着的时间复杂度,但是我们依然可以通过它更好地理解问题的实质。更好地学习和应用这个基本算法。  2.Conv

HDU 3662 3D Convex Hull(三维凸包表面多边形个数)

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3662 这个题目我的三维凸包模板竟然有问题,改后AC,模板题留个模板吧! #include<iostream>#include<cmath>#include<cstring>#include<cstdlib>#include<algorithm>#include <stdio.h

权力的游戏:Curve上Yearn、Convex及Stake DAO之间的斗争

注:原文来自Rekt,以下为全文编译。 不同的DeFi协议之间正在进行一场权力争夺战。 Yearn、Convex和Stake DAO正在为积累veCRV而战,力求在Curve Finance DAO上拥有权力和影响力,并最终能够为其用户提供更高的收益。 这里的规则是, 每个玩家必须通过向其用户提供具有吸引力的收益率来寻求增加TVL。为了提供最高的收益,每个玩家必须以veCRV代币的形式积累积

unreal engine5.1中设置convex decomposition凸包分解

UE5系列文章目录 文章目录 UE5系列文章目录前言一、convex decomposition是什么?二、convex decomposition属性设置 前言 今天使用ue5根据网上教程制作可操控直升机,找属性convex decomposition凸包分解,默认的碰撞如下图 如果想使用精细化的碰撞检测就要收到设置convex decomposition属性。如下图

Principal Convex Hull Analysis (PCHA) Method

代码:GitHub - ulfaslak/py_pcha: Python package that implements the PCHA algorithm for Archetypal Analysis by Mørup et. al. 论文举例: https://arxiv.org/pdf/1901.09078.pdf (PDF) Take ACTION to characte

Numerical Optimization和Convex optimization 两本书的选择?

Numerical Optimization和Convex optimization 两本书的选择? - 知乎https://www.zhihu.com/question/49689245 Numerical Optimization和Convex optimization 两本书的选择? 关注问题 写回答

凸集(convex set)

凸集也叫凸子集。 对于一个集合S,如果集合中任何两点的连线上的所有点都在该集合内,就称集合S是凸集。 对于凸集,设X和Y是集合中的任何两点,  并且,那么也在该集合内。 例如,对于欧式空间,实心的球体就是凸集,但中空的球就不是凸集。

Convex Optimization: 2 Convex sets 作业

2.8, 2.13, 2.22, A1.5, A1.9. 文章目录 2.8abcd 2.132.22A1.5A1.9 2.8 问以下哪些集合是多面体,如果可能的话,用 S = { x ∣ A x ⪯ b , F x = g } S=\{x|Ax\preceq b,Fx=g\} S={x∣Ax⪯b,Fx=g} 的形式来表示 S S S a S S S 是一个多面体,它

Convex Set and Convex Function凸集与凸函数

Welcome To My Blog Rockafeller说:”优化问题的分水岭不是线性和非线性,而是凸性和非凸性” 两点连线上的点 在介绍凸集和凸函数之前,先来看一个与之有关的基本问题: 如下图,已知空间中有B,C两点,在给定两点坐标的情况下如何量化B,C连线上的任意一点D? 很简单,看下图,设已知A,B,C,D的坐标, AD = AB + BD = AB + kBC (D在

基于逐次凸近似(Successive Convex Approximation)的非凸二次规划问题求解---MATLAB程序

本文引用了上海财经大学崔雪婷老师最优化理论与方法课程,课程链接如下: 【最优化理论与方法-第十二讲-二次规划】 https://www.bilibili.com/video/BV1vQ4y1P77A/?p=4&share_source=copy_web&vd_source=ec4b99096a4967b6330aae8eaef5e99b 崔老师讲最优化讲的特别好!满分推荐! 逐次凸近似(Su

04-导数判断凹(concave)凸(convex)性_导数用于泰勒展开

导数与函数凹凸性的关系 函数的二阶导数是和函数的凹凸性是有关系的,凹凸性怎么定义的? 先来做简单的回顾,更多的会在最优化方法里面给大家讲,这里先记住凸函数是向下凸的, 反正就是凹的,是否是凸函数可以通过二阶导数,如果二阶导数是大于 0 就是凸函数, f’'(x)>0 拿 X 的平方举例子,它的二阶导数是 2,大于 0 所以是凸函数。 f’(x)=0 称之为驻点,驻点是函数增减性的交替点,一侧增一