«optimization» 태그된 질문

때로는 코드를 최적화하는 동안 코드의 특정 부분에 시간을 내야 할 필요가 있지만 몇 년 동안 다음을 사용했지만 더 간단하고 더 나은 방법이 있는지 궁금합니다. 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 e_time = real(clock_stop-clock_start)/real(clock_rate)

15 optimization  fortran  profiling 

데이터 세트 x1,x2,…,xkx1,x2,…,xkx_{1}, x_{2}, \ldots, x_{k} 있고 합계 k를 최소화하도록 매개 변수 을 찾고 싶습니다. ∑ i = 1 | m - x i | . 그건mmm∑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 

Remez 알고리즘은 미니 맥스 표준에서 다항식으로 함수를 근사화하는 잘 알려진 반복 루틴입니다. 그러나 Nick Trefethen [1]은 다음과 같이 말합니다. 이러한 [구현]의 대부분은 수년 전으로 거슬러 올라갑니다. 사실, 대부분은 위에서 언급 한 일반적인 최상의 근사 문제를 해결하지 못하지만 이산 변수 또는 디지털 필터링과 관련된 변형을 해결합니다. 순환 할 수있는 다른 컴퓨터 …

14 optimization  approximation 

혼합 정수 프로그래밍 문제가 있습니다. 그리고 현재 GLPK를 솔버로 사용하고 있습니다. 그러나 GLPK는 선형 프로그래밍 문제에는 좋지만 Mixed Integer 프로그래밍에는 시간이 훨씬 오래 걸리므로 요구 사항을 충족하지 못합니다. 다른 소프트웨어를 찾고 있습니다. 빠른 속도로 혼합 정수 프로그래밍 문제를 해결하기위한 다른 좋은 오픈 소스 도구가 있습니까? 감사!

14 optimization  software  linear-programming  mixed-integer-programming 

나는 등 일부 참조 읽기 이 . 압축 감지가 빌드하고 해결하려는 최적화 문제가 무엇인지 혼동합니다. 그렇습니까 최소화에 따라∥ x ∥1A x = bminimize‖x‖1subject toAx=b\begin{array}{ll} \text{minimize} & \|x\|_1\\ \text{subject to} & Ax=b\end{array} 또는 최소화에 따라∥ x ∥0A x = bminimize‖x‖0subject toAx=b\begin{array}{ll} \text{minimize} & \|x\|_0\\ \text{subject to} & Ax=b\end{array} 또는 다른 것?

13 optimization 

줄 검색에 사용 된 Armijo 규칙에 대한 혼란이 있습니다. 나는 라인 검색 추적을 다시 읽었지만이 Armijo 규칙이 무엇인지 알지 못했습니다. 누구나 Armijo 규칙이 무엇인지 자세히 설명 할 수 있습니까? 위키 백과가 잘 설명하지 못하는 것 같습니다. 감사

13 optimization 

비 압축 Navier-Stokes 방정식에서 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*} 압력 항은 종종 비압축성 조건을 강제하는 라그랑주 승수로 언급됩니다. 어떤 의미에서 이것이 사실입니까? 비압축성 제약에 따른 최적화 문제로서 비압축성 Navier-Stokes 방정식의 공식이 있습니까? 그렇다면, 최적화 프레임 워크 내에서 …

12 optimization  fluid-dynamics  navier-stokes  incompressible 

변수 및 x 2 (다른 모든 상수)에 대한 다음 방정식 시스템을 풀려고합니다 .피, x1P,x1P,x_1엑스2x2x_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 나는 x 1 과 x 2에 대한 방정식 1과 2를 각각 풀고 방정식 3으로 대체 함으로써이 방정식 시스템을 단일 변수 의 단일 방정식으로 바꿀 수 있음을 알 수 있습니다. matlab의 명령을 …

12 optimization  convergence  newton-method 

Nocedal & Wright의 Book Numerical Optimization (2006)에 따르면 부정확 한 라인 검색에 대한 Wolfe의 조건은 하강 방향 ,피pp 충분한 감소 : 곡률 조건 : ∇ f ( x + α p ) T p ≥ c 2 ∇ f ( x ) T p 대 0 < C 1 < …

12 optimization 

제약 조건에 절대 가치가있는 다음과 같은 최적화 문제가 있습니다. x∈Rnx∈Rn\mathbf{x} \in \mathbb{R}^n 과 각각 f0,f1,…,fmf0,f1,…,fm\mathbf{f}_0, \mathbf{f}_1, \ldots, \mathbf{f}_m크기가 열 벡터라고 하자 nnn우리는 다음을 해결하고 싶습니다 : mins.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} 가능한 공간이 볼록하지 않으며 문제를 해결하기 …

12 optimization  linear-programming 

나는 해결해야한다 s.t.minx∥Ax−b∥22,∑ixi=1,xi≥0,∀i.minx‖Ax−b‖22,s.t.∑ixi=1,xi≥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} 내가 생각하는 그것으로 풀 수 있어야한다 이차 문제 CVXOPT ,하지만 난 방법을 작동하지 않을 수 있습니다.

12 optimization  python  convex-optimization  least-squares  quadratic-programming 

큰 수학적 프로그래밍 문제를 해결하기 위해 분해 방법 (예 : 원시, 이중, Dantzig-Wolfe 분해)에 대한 텍스트 나 설문 조사 기사에 대해 제안한 사람이 있는지 궁금합니다. Stephen Boyd의 "분해 방법에 대한 참고 사항"이 마음에 들었 습니다. 예를 들어이 주제를 자세히 다루는 교과서를 찾으면 좋습니다.

12 optimization  linear-programming  nonlinear-programming 

minpack 에 대한 최근 질문에 대한 설명을 요청 하고 다음과 같은 의견을 얻었습니다. 모든 방정식 시스템은 최적화 문제와 동일하므로 최적화의 뉴턴 기반 방법이 비선형 방정식 시스템을 해결하기위한 뉴턴 기반 방법과 매우 유사합니다. 이 주석 (및 minpack과 같은 특수 비선형 최소 제곱 솔버에 대한 관련 부정적인 의견) 에 대해 저를 혼란스럽게 …

12 optimization  least-squares 

많은 중요한 문제가 혼합 정수 선형 프로그램 으로 표현 될 수 있습니다 . 불행히도 이러한 종류의 문제에 대한 최적의 솔루션을 계산하는 것은 NP-Complete입니다. 운 좋게도 때때로 적당한 양의 계산으로 양질의 솔루션을 제공 할 수있는 근사 알고리즘이 있습니다. 특정 혼합 정수 선형 프로그램을 분석하여 이러한 근사 알고리즘 중 하나에 적합한 지 …

12 optimization  linear-programming  approximation 

나는 많은 ( ) 실제 매개 변수 (복잡한 시뮬레이션의 결과) 의 기능을 세계적으로 최대화하는 데 관심 이 있습니다. 그러나 문제의 기능은 평가하는 데 상대적으로 비싸므로 각 매개 변수 세트에 약 2 일이 소요됩니다. 다른 옵션을 비교하고 있으며 제안이 있는지 궁금합니다.≈ 30≈30\approx 30 근사 함수를 개발 한 다음 최대화하는 과정을 포함하는 …

12 optimization