转自（http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7919597） 在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT条件去求取。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件，

在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT条件去求取。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件，只有当是凸函数的情况下，才能保证是充分必要条件。KKT条件是拉格朗日乘子法的泛化。之前学习的时候，只知道直接应用两个方法，但是却

FIFO to multiplier to RAM的 verilog 代码 和 testbnench 只完成了单个数据的传输 大数据需要修改 tb 或者基本连线 FIFO.v //synchronous fifomodule FIFO_syn #(parameter WIDTH = 16, // the fifo wideparameter

转自： http://blog.csdn.net/xinzaichenmo/article/details/70161728 http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7919597 在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条