প্রশ্ন ট্যাগ «optimization»

নোডেসাল অ্যান্ড রাইটের নুমেরিকাল অপটিমাইজেশন সম্পর্কিত বইয়ে বিভাগের ২.২ (পৃষ্ঠা ২)) এ একটি বিবৃতি রয়েছে, "সাধারণভাবে বলতে গেলে, আস্থা-অঞ্চল অ্যালগরিদমের চেয়ে লাইন অনুসন্ধান অ্যালগরিদমগুলির জন্য স্কেল ইনভেরিয়েন্স সংরক্ষণ করা আরও সহজ"। একই বিভাগে, তারা নতুন ভেরিয়েবলগুলি নিয়ে কথা বলবেন যা মূল ভেরিয়েবলের আকারযুক্ত সংস্করণ, যা লাইন অনুসন্ধান এবং বিশ্বাস অঞ্চল …

11 linear-algebra  optimization  numerical-analysis 

আমি বুঝতে চেষ্টা করছি যে কীভাবে সামঞ্জস্য-ভিত্তিক অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতিটি PDE সীমাবদ্ধ অপ্টিমাইজেশনের জন্য কাজ করে। বিশেষত, আমি বুঝতে চেষ্টা করছি কেন ডিজাইনের ভেরিয়েবলগুলির সংখ্যা বড় যেখানে সমস্যাগুলির জন্য অ্যাডমিন্ট পদ্ধতিটি আরও দক্ষ, তবে "সমীকরণের সংখ্যাটি ছোট"। আমি যা বুঝতে পারি: নিম্নলিখিত PDE সীমাবদ্ধ অপ্টিমাইজেশন সমস্যা বিবেচনা করুন: minβ I(β,u(β))s.t.R(u(β))=0minβ I(β,u(β))s.t.R(u(β))=0\min_\beta …

11 optimization  pde 

একটি অজানা ফাংশন দেওয়া , আমরা এর ডোমেনের যে কোনও সময়ে এর মানটি মূল্যায়ন করতে পারি, তবে আমাদের এর প্রকাশ নেই। অন্য কথায়, চ আমাদের কাছে একটি কালো বক্সের মতো।f:Rd→Rf:Rd→Rf:\mathbb R^d \to \mathbb Rfff এর মিনিমাইজার খুঁজে বের করার সমস্যার জন্য নাম কী ? সেখানে কিছু পদ্ধতি কী?fff সমীকরণের সমাধান …

11 optimization 

আমি কনজুগেট গ্রেডিয়েন্ট (সিজি) পদ্ধতিটি ব্যবহার করে একটি বিশাল স্পারস পজিটিভ সুনির্দিষ্ট ম্যাট্রিক্স জন্য সমাধান করছি solving এটা নির্ধারক গনা করা সম্ভব তথ্য সমাধান সময় উত্পাদিত ব্যবহার করছেন?Ax=bAx=bAx=bAAAAAA

11 linear-algebra  optimization  krylov-method  conjugate-gradient 

সিস্টেমটি যেখানে A ∈ R n × n , আমি পড়েছি যে, যদি জেকোবি পুনরাবৃত্তিটি সলভার হিসাবে ব্যবহৃত হয়, তবে বি এর A নাল-স্পেসে শূন্য- বিন্দু থাকলে পদ্ধতিটি রূপান্তর করবে না will । সুতরাং, কেউ কীভাবে আনুষ্ঠানিকভাবে বলতে পারেন যে বি এর শূন্য স্থান A এর শূন্যস্থান বিস্তৃত আছে , …

11 linear-algebra  optimization  matrix  iterative-method  linear-solver 

ইনভার্ট করে রৈখিক প্রতিরোধের সমস্যার জন্য স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি গণনার কি আরও দ্রুত উপায় আছে ? এখানে আমি ধরে নিই যে আমাদের প্রতিরোধ রয়েছে:X′XX′XX'X y=Xβ+ε,y=Xβ+ε,y=X\beta+\varepsilon, যেখানে হয় এন × ট ম্যাট্রিক্স এবং Y হল এন × 1 ভেক্টর।XXXn×kn×kn\times kyyyn×1n×1n\times 1 লিস্ট স্কোয়ার খোঁজার সমস্যা সমাধান জন্য এটা দিয়ে কিছু করতে অকার্যকর …

11 linear-algebra  optimization 

একটি প্রকল্পের জন্য, আমাকে এই দুটি পদ্ধতি বাস্তবায়ন করতে হবে এবং তারা বিভিন্ন ফাংশনে কীভাবে সম্পাদন করে তা তুলনা করতে হবে। দেখে মনে হচ্ছে কনজুগেট গ্রেডিয়েন্ট পদ্ধতিটি এর জন্য রৈখিক সমীকরণের সিস্টেমগুলি সমাধান করে এ x = খএকজনএক্স=খ A\mathbf{x} = \mathbf{b} যেখানে একজনএকজনA হ'ল একটি এন-বাই-এন ম্যাট্রিক্স যা প্রতিসম, ধনাত্মক-নির্দিষ্ট …

11 optimization  conjugate-gradient 

আমার কাছে একটি ডেটাসেট রয়েছে যা ধীরে ধীরে পরিবর্তিত হচ্ছে এবং এর কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের ইগেনভেেক্টর / ইগেনভ্যালুগুলির আমার নজর রাখা উচিত। আমি ব্যবহার করে আসছি scipy.linalg.eigh, তবে এটি খুব ব্যয়বহুল, এবং এটি ইতিমধ্যে আমার যে পচন রয়েছে তা কেবল ব্যবহার করে না যা কিছুটা ভুল। এই সমস্যা মোকাবেলা করার জন্য …

10 linear-algebra  optimization  python  eigenvalues 

আমার একটি অপটিমাইজেশন সমস্যা রয়েছে যা নীচের মত দেখাচ্ছে 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} এখানে, আমার ভেরিয়েবলগুলি জে এবং বি ম্যাট্রিক হিসাবে রয়েছে , তবে পুরো সমস্যাটি এখনও একটি রৈখিক প্রোগ্রাম; বাকি ভেরিয়েবলগুলি স্থির থাকে।JJJBBB আমি যখন আমার প্রিয় লিনিয়ার প্রোগ্রামিং সরঞ্জামগুলিতে …

10 optimization  convex-optimization  linear-programming 

আমি প্রায়শই সাধারণ প্রবাদের মুখোমুখি হই যে ইন্টিরির পয়েন্ট পদ্ধতিগুলি উষ্ণ শুরু করা শক্ত। এই পরামর্শের পিছনে কোন স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা আছে? এমন কোনও পরিস্থিতি রয়েছে যেখানে কোনও অভ্যন্তরীণ বিন্দু পদ্ধতিতে গরম থেকে শুরু করে কোনও সুবিধা আশা করতে পারে? যে কেউ এই বিষয়ে কিছু সহায়ক রেফারেন্স সুপারিশ করতে পারেন?

10 optimization  constrained-optimization 

সমস্যাটি সর্বোচ্চ চ( x ) A x = b এর সাপেক্ষে সর্বোচ্চচ(এক্স) বিষযে একজনএক্স=খ\max f(\mathbf{x}) \text{ subject to } \mathbf{Ax} = \mathbf{b} যেখানে ,এক্স=[X1,x এর2,। । । ,xN]টি∈আরএন×1এবং এ∈আরএম×এনচ( এক্স ) = Σএনi = 11 + এক্স4আমি( ∑)এনi = 1এক্স2আমি)2----------√চ(এক্স)=Σআমি=1এন1+ +এক্সআমি4(Σআমি=1এনএক্সআমি2)2f(\mathbf{x}) = \sum_{i=1}^N\sqrt{1+\frac{x_i^4}{(\sum_{i=1}^{N}x_i^2)^2}} x =[ এক্স1, এক্স2, । । । …

10 optimization 

আমি একটি ফাংশন পূর্ণবিস্তার আগ্রহী , যেখানে ।f(θ)f(θ)f(\mathbf \theta)θ∈Rpθ∈Rp\theta \in \mathbb R^p সমস্যাটি হ'ল আমি ফাংশনটির বিশ্লেষণাত্মক রূপ বা এর ডেরাইভেটিভগুলি জানি না। আমি যা করতে পারি তা হ'ল ফাংশনটি বিন্দু অনুসারে মূল্যায়ন করা, একটি মান এবং সেই সময়ে একটি NOISY অনুমান পান। যদি আমি চাই তবে আমি এই অনুমানের …

10 optimization  monte-carlo  simulation 

অপ্টিমাইজেশনের জন্য, উইকিপিডিয়া থেকে : কম্পিউটার বিজ্ঞানে মেটাওরিস্টিক একটি গুণগত পদ্ধতি নির্ধারণ করে যা গুণকে প্রদত্ত পরিমাপের ক্ষেত্রে প্রার্থীর সমাধানটি পুনরায় চেষ্টা করার মাধ্যমে সমস্যাটিকে অনুকূল করে তোলে। মেটিহিউরিস্টিকস সমস্যাটি অনুকূলিত হওয়ার বিষয়ে কয়েকটি বা কোনও অনুমান তৈরি করে এবং পরীক্ষার্থী সমাধানগুলির খুব বড় জায়গা অনুসন্ধান করতে পারে। যাইহোক, মেটাওরিস্টিক্স …

10 optimization  heuristics 

আমি পাইথনে একটি সম্পূর্ণ এসভিএম বাস্তবায়ন লেখার চেষ্টা করছি এবং ল্যাঞ্জ্রেঞ্জ সহগগুলি গণনা করার কয়েকটি সমস্যা রয়েছে have আমি সঠিক পথে আছি তা নিশ্চিত করার জন্য প্রথমে অ্যালগরিদম থেকে আমি কী বুঝি তা আবার নতুন করে বলি। তাহলে একটি ডেটাসেটের এবং Y আমি ∈ { - 1 , 1 } …

10 optimization  machine-learning  support-vector-machines  quadratic-programming 

অন্তত অরৈখিক স্কোয়ার, সর্বনিম্ন করছেন সুপারিশ উপায় কি কি বক্স সীমাবদ্ধতার সঙ্গে, ঠ ণ ঞ < = P ঞ < = জ আমি ঞ ? এটা আমার মনে হচ্ছে (বোকা লোকদের সহিত নলখাগড়া) যে একটি বাক্সে সীমাবদ্ধতার দ্বিঘাত করতে পারে, এবং কমান Σ আমি ই দ দ আমি ( পি …

10 optimization  constraints