非线性专题

数学建模笔记—— 非线性规划

数学建模笔记—— 非线性规划非线性规划1. 模型原理1.1 非线性规划的标准型1.2 非线性规划求解的Matlab函数 2. 典型例题3. matlab代码求解3.1 例1 一个简单示例3.2 例2 选址问题1. 第一问线性规划2. 第二问非线性规划非线性规划非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。2

2024国赛数学建模备赛|30种常用的算法模型之最优算法-非线性规划

1.1 非线性规划的实例与定义如果目标函数或约束条件中包含非线性函数，就称这种规划问题为非线性规划问题。一般说来，解非线性规划要比解线性规划问题困难得多。而且，也不象线性规划有单纯形法这一通用方法，非线性规划目前还没有适于各种问题的一般算法，各个方法都有自己特定的适用范围。下面通过实例归纳出非线性规划数学模型的一般形式，介绍有关非线性规划的基本概念。最佳投资方案应是投资

数据结构-非线性结构-树形结构：有序树 ----＞二叉树【动态数据结构】

二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作“左子树”（left subtree）和“右子树”（right subtree）一、二叉树的特性性质1: 在二叉树的第i层上至多有2(i-1)个结点（i>0）性质2: 深度为k的二叉树至多有2(k-1)个结点（k>0）性质3: 对于任意一棵二叉树，如果其叶结点数为N0，而度数为2的结点总数为N2，则N0=N2+1;性质4:具有n个结

数据结构-非线性结构-树形结构：Trie/字典树/前缀树【专门用于处理字符串类数据】

Trie的代码实现 import java.util.TreeMap;/*** Trie树（前缀树、字典树）** @author whx* @version 2018/9/1*/public class Trie {/*** 节点类** @author whx* @version 2018/9/1*/private class Node{public boolean isWord;publ

数据结构-非线性结构-树形结构：有序树 -＞二叉树 -＞平衡二叉树 -＞线段树 (Segment Tree) / 区间树【不是完全二叉树；用于处理区间类数据】【基于静态数组/链表】【竞赛】

平衡二叉树（AVL树）：当且仅当任何节点的两棵子树的高度差不大于1的二叉树；线段树的代码实现 SegmentTree.java /*** 线段树** @author whx* @version 2018/8/25*/public class SegmentTree<E> {/**普通数据*/private E[] data;/**树结构数据*/private E[] tr

数据结构-非线性结构-树形结构：有序树 -＞二叉树 -＞平衡二叉树（任何节点的左右子树的高度差不大于1）-＞完全二叉树（除最底层外的其他层都被填满，且最底层左到右填入） -＞堆（优先队列）

完全二叉树：即除了最底层，其他层的节点都被元素填满，且最底层左到右填入。完全二叉树属于平衡二叉树。堆是一种完全二叉树，且满足以下条件：最大堆：每个节点都比其子树所有节点大的完全二叉树；最小堆：每个节点都比其子树所有节点小的完全二叉树；我们对堆中的结点按层进行编号，可以将堆逻辑结构映射到数组中大顶堆：arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i

数据结构-非线性结构-树形结构：有序树 -＞二叉树 -＞哈夫曼树 / 霍夫曼树（Huffman Tree）【根据所有叶子节点的权值构造出的 -＞带权值路径长度最短的二叉树，权值较大的结点离根较近】

哈夫曼树概念：给定n个权值作为n个叶子结点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。一、相关概念二叉树：每个节点最多有2个子树的有序树，两个子树分别称为左子树、右子树。有序的意思是：树有左右之分，不能颠倒叶子节点：一棵树当中没有子结点的结点称为叶子

最大池化、非线性激活、线性层

一、最大池化原理二、最大池化实例 import torchimport torchvisionfrom torch import nnfrom torch.nn import MaxPool2dfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriterdatas

安卓13 背光调节非线性问题处理，调节范围不正常问题

总纲 android13 rom 开发总纲说明目录 1.前言 2.问题分析 3.代码修改 4.彩蛋 1.前言我们看看现在的版本的亮度图 2.问题分析当背光亮度设置为0%时，每次按下亮度增加键或者 input keyevent BRIGHTNESS_UP，亮度UI的增幅较大，首次按下后亮度平滑提升至大约55%，随后继续按下增加亮度键，亮度的提

神经网络——非线性激活

1 非线性激活 1.1 几种常见的非线性激活： ReLU (Rectified Linear Unit)线性整流函数 Sigmoid 1.2代码实战： 1.2.1 ReLU import torchfrom torch import nnfrom torch.nn import ReLUinput=torch.tensor([[1,-0.5],[-1,3]])input=

回归分析系列21— 非线性回归模型进阶

20 非线性回归模型进阶 20.1 简介非线性回归模型是一类用于处理非线性关系的数据建模方法。在很多实际应用中，变量之间的关系并非线性的，此时线性回归模型可能不适用。非线性回归模型可以通过引入非线性函数或更复杂的模型来更好地拟合数据。 20.2 非线性函数的选择非线性回归的一个关键步骤是选择适当的非线性函数。例如，常见的非线性函数包括指数函数、对数函数和多项式函数。我们可以通过这些函数

【R语言】基于nls函数的非线性拟合

非线性拟合 1.写在前面2.实现代码 1.写在前面以下代码记录了立地指数的计算过程，包括了优势树筛选、误差清理、非线性拟合以及结果成图。优势树木确定以及数据清理过程：相关导向函数： 2.实现代码 ##*******************************************************************************----

机器学习算法（二）：1 逻辑回归的从零实现（普通实现+多项式特征实现非线性分类+正则化实现三个版本）

文章目录前言一、普通实现1 数据集准备2 逻辑回归模型3 损失函数4 计算损失函数的梯度5 梯度下降算法6 训练模型二、多项式特征实现非线性分类1 数据准备与多项式特征构造2 逻辑回归模型三、逻辑回归 --- 正则化实现1 数据准备2 逻辑回归模型3 正则化损失函数4 计算损失函数的梯度5 梯度下降6 训练模型总结前言今天我们开始介绍逻辑回归的从零开始实现代码了，

非线性结构之二叉树

二叉树的建立和遍历 #include<stdio.h> #include<malloc.h> #include<string.h> typedef struct tree{ int data; struct tree *leftNode; struct tree *rightNode; }tree; tree * createTree(); void proTra

深度学习（十）——神经网络：非线性激活

一、Padding Layers简介 nn.ZeroPad2d：在输入的tensor数据类型周围用0进行填充 nn.ConstantPad2d：在输入的tensor数据类型周围用常数进行填充这个函数的主要作用是对输入的图像进行填充，但里面所有功能都能用nn.Conv2d实现。二、Non-linear Activations 非线性激活主要作用是为神经网络引入一些非线性特质 1.

tensorflow实现非线性回归实例

import tensorflow as tfimport numpy as npimport osimport matplotlib.pyplot as pltos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'# R25=10k B25/50=3470 NTC热敏电阻特性数据表# 加载样本数据格式：电阻值(K) 温度值(℃)dat = np.loadtx

【深度学习】激活引入非线性，池化预防过拟合

深度学习的入门过程(截图自《TensorFlow技术解析与实战.李嘉璇.2017.pdf》) 原博文： 12.1 两个看似闲扯的问题在开讲本章内容之前，先请你思考两个问题呗：第一个问题，你能用直线画出一张漂亮的笑脸吗？第二个问题是，你知道那副著名的对联：“诸葛一生唯谨慎，吕端大事不糊涂”，说得是什么典故吗？如果你不是抬杠的话，我想你第一个问题的答案，应该是不能。因为直线的表现力非常

非线性模型预测控制NMPC例子

NMPC概述非线性模型预测控制（Nonlinear Model Predictive Control, NMPC）是一种用于控制非线性系统的高级控制策略。与线性MPC不同，NMPC需要处理系统的非线性特性，这使得优化问题更加复杂。NMPC通常使用迭代优化算法来求解非线性优化问题 NMPC基本原理 NMPC的目标是最小化未来若干个时间步上的目标函数，同时满足系统的动态约束和操作约束。一般的N

逐次代入法求解非线性方程

//用逐次代入法求解非线性方程 #include <iostream> #include <math.h> #include <process.h> using namespace std; class successive { private: int iteration; double eps, error, f, x_new, x_old; public: successive(

C语言 | 使用牛顿法求非线性方程的一个实根（附代码）

========================================== 博主github：https://github.com/MichaelBeechan 博主CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545 ==========================================

解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM—— 第 6 讲非线性优化

Hello，各位好朋友，还记得第五讲的时候，我跟你们说过纯数学理论的内容暂时告一段落！好吧，我骗你们了，哈哈！　　　　这一讲不但是纯数学理论，而且还是很有难度的纯数学理论，如果你在看我这篇博客之前，已经看过这一讲的内容了，我相信第一次见到这些内容你可能根本不知道他在说啥！书上眼花缭乱的公式，似乎一直在向你传达两个字——放弃！哈哈，开个玩笑！一、原书内容由于噪声的影响，我们的运动方程和观

非线性优化库g2o使用教程，探索一些常见的用法，以及信息矩阵、鲁棒核函数对于优化的结果的影响

本篇博客将总结一些常见的g2o用法。通过这篇内容你将至少可以大致掌握g2o的用法，以及一些可以使优化结果更好的小技巧，包括鲁邦和函数、信息矩阵的用法等等。注意：本篇博客的重点是介绍g2o，所以不会去为非线性化方法做太多的铺垫，因此要想理解以下代码和思路，需要你具备一些非线性优化的理论知识，至少要明白什么是非线性优化，它主要是为了做什么，它是怎么实现的？我们先来看第一个例子：曲线拟合 1.

基于深度学习的非线性回归模型简介

基于深度学习的非线性回归模型简介随着深度学习技术的快速发展，非线性回归模型已经成为了机器学习领域中非常重要的一部分。非线性回归模型可以用于解决许多实际问题，例如金融预测、医疗诊断、图像识别、自然语言处理等等。本文将从深度学习的角度出发，探讨非线性回归模型的研究。一、深度学习的基础深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过多层神经网络对数据进行学习和特征提取。与传统机器学习方法相比，深度

多输入多输出非线性对象的模型预测控制—Matlab实现

本示例展示了如何在 Simulink 中设计多输入多输出对象的闭环模型预测控制。该对象有三个操纵变量和两个测量输出。一、非线性对象的线性化运行该示例需要同时安装 Simulink 和 Simulink Control Design。 % 检查是否同时安装了 Simulink 和 Simulink Control Designif ~mpcchecktoolboxinstalled('s

非线性优化：高斯-牛顿法的原理与实现

非线性优化：高斯-牛顿法的原理与实现引言在实际应用中，很多问题都是非线性的。非线性优化问题广泛应用于机器学习、数据拟合、工程设计等领域。高斯-牛顿法是一种常用于解决非线性最小二乘问题的迭代算法。本文将详细介绍高斯-牛顿法的原理、推导过程，并通过Python代码实现该算法。高斯-牛顿法原理问题定义非线性最小二乘问题可以表示为： min ⁡ x ∑ i = 1 m [ r i (

$电桥的原理，及非线性误差$

电桥的原理，及非线性误差

目录误差计算三种电桥对比总结误差计算电桥电路如下：计算如下：从上式可以看出当有激励电压时（即U≠0时），=0的条件是，四个电阻相等的时候是等臂电阻。当四个电阻的阻值发生变化,如桥臂上面是四个应变片，测量重力等。其输出电压的公式如下：对上式由于并且略去高阶项。展开公式线性化后得出如下公式1 上面的式子是线性表达，存在