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2022年04月
适用对象不同。偏导数针对的是多元函数,全导数针对的是一元函数。偏导数关于其中一个变量的导数而保持其他变量恒定,而在全导数中,其他变量是都可以变化的。
设U⊂ℝn,给定函数f:U→ℝ,p∈U,f在p点的第i偏导数定义为Dif(p)=limt→0(f(p+tei)-f(p))/t=(f∘c)'(0),其中c为过点p的方向为ei的线c(t)=p+tei。
在数学中,一个多变量的函数的偏导数,就是它关于其中一个变量的导数而保持其他变量恒定(相对于全导数,在其中所有变量都允许变化)。偏导数在向量分析和微分几何中是很有用的。
相应地函数 z=f(x,y) 有增量(称为对 x 的偏增量)△z=f(x0+△x,y0)-f(x0,y0)。如果△z 与 △x 之比当 △x→0 时的极限存在,那么此极限值称为函数 z=f(x,y) 在 (x0,y0)处对 x 的偏导数,记作 f'x(x0,y0)或函数 z=f(x,y) 在(x0,y0)处对 x 的偏导数,实际上就是把 y 固定在 y0看成常数后,一元函数z=f(x,y0)在 x0处的导数。
偏导数 f'x(x0,y0) 表示固定面上一点对 x 轴的切线斜率;偏导数 f'y(x0,y0) 表示固定面上一点对 y 轴的切线斜率。
高阶偏导数:如果二元函数 z=f(x,y) 的偏导数 f'x(x,y) 与 f'y(x,y) 仍然可导,那么这两个偏导函数的偏导数称为 z=f(x,y) 的二阶偏导数。二元函数的二阶偏导数有四个:f"xx,f"xy,f"yx,f"yy。
注意: f"xy与f"yx的区别在于:前者是先对 x 求偏导,然后将所得的偏导函数再对 y 求偏导;后者是先对 y 求偏导再对 x 求偏导。当 f"xy 与 f"yx 都连续时,求导的结果与先后次序无关。
x方向的偏导: 设有二元函数 z=f(x,y) ,点(x0,y0)是其定义域D 内一点。把 y 固定在 y0而让 x 在 x0 有增量 △x ,相应地函数 z=f(x,y) 有增量(称为对 x 的偏增量)△z=f(x0+△x,y0)-f(x0,y0)。 如果△z 与 △x 之比当 △x→0 时的极限存在,那么此极限值称为函数 z=f(x,y) 在 (x0,y0)处对 x 的偏导数,记作 f'x(x0,y0)或函数 z=f(x,y) 在(x0,y0)处对 x 的偏导数,实际上就是把 y 固定在 y0看成常数后,一元函数z=f(x,y0)在 x0处的导数。
y方向的偏导: 同样,把 x 固定在 x0,让 y 有增量 △y ,如果极限存在那么此极限称为函数 z=(x,y) 在 (x0,y0)处对 y 的偏导数。记作f'y(x0,y0)。
在数学中,一个多变量的函数的偏导数,就是它关于其中一个变量的导数而保持其他变量恒定(相对于全导数,在其中所有变量都允许变化)。偏导数在向量分析和微分几何中是很有用的。
设U⊂ℝn,给定函数f:U→ℝ,p∈U,f在p点的第i偏导数定义为 Dif(p)=limt→0(f(p+tei)-f(p))/t=(f∘c)'(0),其中c为过点p的方向为ei的线c(t)=p+tei。
全局极值可分为全局极大值和全局极小值。
函数的一种稳定值,即一个极大值或一个极小值,极值点只能在函数不可导的点或导数为零的点上取得。
在给定的时期内,或该时期的一定月份或季节内观测到的气候要素的最高值或最低值。如果这个时期是整个有观测资料的时期,这个极值就是绝对极值。
在数学分析中,函数的最大值和最小值(最大值和最小值)被统称为极值(极数),是给定范围内的函数的最大值和最小值(本地 或相对极值),给定函数的整个定义域的极值称为全局极值。
对于无约束极值问题,时常使用迭代法,迭代法可大体分为两大类。一类需要用目标函数的导函数,称为解析法。另一类不涉及导数,只用到函数值,称为直接法。
这些算法的基本思想是:在一个近似点处选定一个有利搜索方向,沿这个方向进行一维寻查,得出新的近似点。然后对新点施行同样手续,如此反复迭代,直到满足预定的精度要求为止。根据搜索方向的取法不同,可以有各种算法。
一般来说,直接法的收敛速度较慢,只是在变量较少时才适用。但是直接法的迭代简单,特别是当目标函数的解析表达式十分复杂,甚至写不出具体表达式时,它们的导数很难求得,或者根本不存在。这时解析法就无能为力了。
由于很多实际问题要求进一步精确化以及电子计算机的发展,使非线性规划在近几十年来得以快速发展。目前,它已成为运筹学的重要分支之一,并在最优设计、管理科学、系统控制等许多领域得到越来越广泛的应用。因此选择无约束问题的最优解决方法,有助于获取无约束问题的极大值或极小值,从而实现在各个领域的最优工作效率。
无约束问题是指在无约束条件的非线性规划问题,即 n元实函数f在整个n维向量空间Rn上的最优值点问题。
目标百函数 f(x)
约束函数 c(x)
x是R^n中的向量,度f: R^n —> R, c: R^n —> R^m
y是R^m中的向量
Lagrange函数内L(x,y)=f(x)+<y, c(x)>
<,>是内积
Lagrange函数用来研究约束优化问题(条件容极值问题)
1,最小二乘法估计: 最小二乘法估计是建立在模型服从高斯分布的假设之上。当从模型总体随机抽取M组样本观测值后,最合理的参数估计值应该使得模型能最好地拟合样本数据,也就是估计值和观测值之差的平方和最小。而对于最大似然估计,当从模型总体随机抽取M组样本观测值后,最合理的参数估计值应该使得从模型中抽取该M组样本观测值的概率最大。
2,最大似然估计。
3,贝叶斯估计:贝叶斯派将参数θ作为随机变量,服从某一分布。正因为参数是不固定的,对于给定的x无法用确定的y来表示,而是用概率的方式来表达。
数学规划的基本概念之一。指在数学规划问题中,使目标函数取最小值(对极大化问题取最大值)的可行解。使目标函数取最小值的可行解称为极小解,使其取最大值的可行解称为极大解。极小解或极大解均称为最优解。相应地,目标函数的最小值或最大值称为最优值。有时,也将最优解和最优值一起称为相应数学规划问题的最优解。
原始-对偶方法是求解线性规划的一种算法,指求解线性规划的一类特殊对偶型方法,其特殊性在于,它是以松弛互补性条件为基础去构造一个由原问题产生的限定问题,并通过求解此限定问题去改善解对原问题的可行性,这一过程含有单纯形法与对偶单纯形方法的思想,所以有此名。
首先在原问题中引入人工变量,将目标函数换成人工变量之和的负值;然后极大化目标函数,并将得到的最优基础容许解消去人工变量,此解即为原问题的基础容许解,如果对偶问题有容许解与原问题的基础容许解满足互补松弛条件,则原问题的基础容许解也就成为最优基础容许解。
如果都有最优解,则有:d* = max minL(x, λ,μ) ≤min max L(x, λ,μ)= p* λ,μ:μ≥0
即原始问题的最优值不小于对偶问题中的最优值。如果想通过求解对偶问题来解决原始问题,就必须要求等号成立:d*= p*。换言之,如果有d* = p*,则满足对偶问题的最优解也是原始问题的最优解。
例如:基本问题(The Primal Problem) :min f (x) s.t. h(x)=0, g(x)≤0
构造拉格朗日函数: L(X,λ,μ,)= f(x )+ λh(x)+ μg(x)
构造拉格朗日对偶函数(Lagrangian Dual Function ) :
q(入, u) = min L(X,λ,μ) = min[f(x )+ λh(X)+ μg(x)]
拉格朗日对偶问题(Lagrangian Dual Problem)即为:
max q(λ,μ) s.t. μ>0
对偶函数一定是凹函数,其凹性与原目标函数和约束函数凹凸与否无关。
如果两个函数式相等,则它们对应的对偶式也相等。即: 若 F1 = F2 则F1′= F2′。
构造拉格朗日对偶函数(Lagrangian Dual Function)求解不等式。某些条件下,把原始的约束问题通过拉格朗日函数转化为无约束问题,如果原始问题求解棘手,在满足KKT的条件下用求解对偶问题来代替求解原始问题,使得问题求解更加容易。
对偶问题是实质相同但从不同角度提出不同提法的一对问题。对偶现象是许多管理与工程实际中存在的一种普遍现象。例如,企业怎样充分利用现有人力、物力去完成更多的任务和怎样用最少的人力、物力消耗去完成给定的任务,就是互为对偶的一对问题。对偶理论是从数量关系上研究这些对偶问题的性质、关系及其应用的理论和方法。每一个线性规划问题,都存在一个与之相联系的对偶问题。
线性规划模型的对偶性,对线性规划模型理论、求解有着很重要的意义。特别在应用上,线性规划对偶问题的最优解,就是资源的影子价格 (见“影子价格”),它对于线性规划模型的经济分析,用于对经济管理工作的指导起了极为重要的作用。