问题标签 [minimization]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
regex - 最小化正则表达式的程序/计算器
我只是想知道是否有任何免费软件能够有效地最小化正则表达式。
arrays - 哪个库可以有效地处理 R 中的角落解决方案?
目前我正在尝试在 R 中进行最小化(优化)问题,其中我有一个向量 X1,我想通过矩阵 X2 的加权平均值和权重向量 w 来近似它。这意味着我想最小化
权重的约束是 w[i]>= 0 和 sum(w) = 1 。
目前我正在使用 DEoptim 包进行优化,但我觉得它不能很好地处理角落解决方案。
我正在复制经济学论文中使用的一种方法,在那篇论文中几乎所有的权重都为零。在我的案例中,我预计会有类似的结果(我想通过其他州的加权平均值来模拟亚利桑那州),尤其是由于经济形势的异质性。
目前,我觉得 DEoptim 包的问题比我的方法问题更大,而且我不太相信结果。我可以使用哪些其他软件包,最好是那些在寻找角落解决方案方面更强大的软件包?
我的 DEoptim 设置如下:
任何帮助将非常感激!
python - 在函数最小化期间确保参数“总和为一”的方法
我正在尝试执行最小化,其中某些参数必须使用PyMinuit总和为一个。我想知道是否有实现这种事情的标准方法?
如果不满足约束,是否通常将函数设置为某个较大的值?例如
对每一轮的参数进行标准化是一个非常糟糕的主意吗?例如
谢谢!
java - 优化导出到小程序的类
我是Java的新手。在开发小程序时,我还制作了一个库,其中包含一系列要在服务器端应用程序中使用的函数。
我意识到,也许我可以通过仅从库中导出类来缩小 jar 的大小,我在 applet 中使用。
有什么办法可以半自动吗?
一些可以指向我使用过的类的应用程序,或者类似的东西......
编辑:
也许我无法正确表达。
我想做的是从我的这个库中获取哪些类用于小程序。
我可以手动完成,就像我现在正在做的那样,但我宁愿使用一个工具来帮助我创建一个构建,告诉我正在使用哪些类,而不是猜测我正在使用哪个类。我正在使用eclipse,但我知道蚂蚁。我知道如何构建小程序或罐子。我的问题是让它更有效。
matlab - 如何找到函数的临界点 - matlab
我知道这个问题已经由 user1003131 发布并由 Rody Oldenhuis 回答
问题是最终 EitanT 能够找到几个关键点,而 user1003131 只找到一个。
讨论的结尾对于为什么会发生这种情况尚无定论。有什么见解吗?
另外我的代码如下:
我会考虑通过使用最小化来找到极值点,但由于存在重质函数,我无法做到。
有什么建议么?
谢谢
node.js - 如何使用uglifyjs最小化jade脚本标签?
我的玉文件中有以下脚本标签:
如何通过使用 uglifyjs 或任何现有的缩小来最小化?
algorithm - 如何扩大最小化算法的好变量
我正在使用准牛顿算法(数值配方)进行最小化,我必须在其中分配变量。我选择了一些变量,但我不知道这些是很好的放大变量。有谁知道如何扩大好变量。我有一个带有 function(f(x)) 及其梯度的 c 代码以及准牛顿算法代码。
先感谢您。
python - 使用 scipy.optimize 快速找到函数等于 0 的第一个点
基本上,给定一个针对不同参数产生类似输出的函数:
我想快速找到函数等于 0 的第一个 x。因此,对于在 x 上产生蓝色曲线的参数,我想找到 x=134。对于绿色曲线,我想找到 x=56 等。
我认为该函数将始终单调递减,直到达到零,但我不完全确定。
该函数不一定是单调递减的。
我确信它只会命中 0 一次,然后保持为零。
目前我通过迭代 x 值直到我达到零来强制它,但我想要一些能更好地做出有根据的猜测(基于斜率?)和迭代的东西。
理想情况下,我想使用一些已经成熟的东西(因为 90% 的程序员甚至无法正确编写二进制搜索),比如scipy.optimize中的东西,但似乎那些人都想找到一个全局最小值或零-穿越。
(这个函数有点像 Lch 颜色空间中给定色度的 RGB 立方体的 distance_to_the_wall (所以基本上是构建一个“合理地剪辑到 RGB”函数),但是由于 IRGB 和 LCh 之间的映射可能因库和参数而异发光体等。我认为最好只尝试几个值,直到找到正确的值,而不是尝试直接反向计算值?)
algorithm - 如何最小化这个函数并用反向传播算法应用它
我目前正在使用反向传播算法来挖掘数据。我正在尝试将相关论文中的几种算法应用于我的案例。在这里,我发现其中一位说“应用反向传播算法来更新权重(w,v)并最小化以下函数”:
θ(w,v) = F(w,v) + P(w,v)
其中 F(w,v) 是交叉熵函数,P(w,v) 是惩罚项。我没有这个意思,因为我发现编程术语中的“最小化”有几个含义。
请给我一些建议,我应该如何处理该函数,以及如何将其应用于反向传播。
谢谢你。
algorithm - select a group of pairs in order to minimize rms of group
Simplified problem
I have ~40 resistors (all the same value +-5%) and I need to select 12 of them so that they are as similar as possible.
Solution: I list them in order and take the 12 consecutive with the smallest RMS.
The actual problem
I have ~40 resistors (all the same value +-5%) and I have to choose 12 pairs of them so that the resistance of the pairs is as similar as possible.
Notes
The resistance of the pair (R1,R2) is R1+R2. I do not really care about the programming language, but let's say that I'm looking for a solution in C++ or Python, the two languages I'm most familiar with.