Advertisement

正交采样Matlab代码及Riemann流形次梯度求解器的最小绝对值问题应用-A Riemannian Subgradient Solver for Least Absolute...

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文介绍了一种基于Riemann流形的次梯度求解器，结合正交采样的MATLAB实现，专门用于解决最小绝对值问题。通过该方法可以高效地处理大规模数据中的稀疏性与鲁棒估计任务。 该存储库包含NeurIPS2019论文提出的黎曼子梯度(RSG)求解器的实现（C++/Python/Matlab），用于使用以下公式解决最小绝对距离问题：其中X是形状为DxL的数据矩阵，而B是变量，其列被约束为正交，理想情况下位于与样本跨越的子空间（X的列）正交的对偶空间中。在上述公式中，我们表示D是特征的数量或特征空间中的维数；L是样本数量；c是我们要计算的双向数量，并且必须满足0

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 正交采样Matlab代码及Riemann流形次梯度求解器的最小绝对值问题应用-A Riemannian Subgradient Solver for Least Absolute...
    优质
    本文介绍了一种基于Riemann流形的次梯度求解器，结合正交采样的MATLAB实现，专门用于解决最小绝对值问题。通过该方法可以高效地处理大规模数据中的稀疏性与鲁棒估计任务。 该存储库包含NeurIPS2019论文提出的黎曼子梯度(RSG)求解器的实现（C++/Python/Matlab），用于使用以下公式解决最小绝对距离问题：其中X是形状为DxL的数据矩阵，而B是变量，其列被约束为正交，理想情况下位于与样本跨越的子空间（X的列）正交的对偶空间中。在上述公式中，我们表示D是特征的数量或特征空间中的维数；L是样本数量；c是我们要计算的双向数量，并且必须满足0
  • 绝对值编码器代码及应用示例 for STM32 (C/C++) 源码.zip
    优质
    本资源提供STM32微控制器使用的绝对值编码器C/C++源码，包含详细的应用示例和文档，适用于电机控制、机器人技术等领域。 绝对值编码器+代码+forSTM32, 绝对值编码器应用实例及C,C++源码。
  • 内点法Matlab代码-L1-LS.py：L1正则化最小二乘问题的求解器
    优质
    L1-LS.py 是一个使用内点法解决 L1 正则化最小二乘问题的 MATLAB 代码，适用于需要稀疏解或处理噪声数据的各种应用场景。 内点法matlab代码l1-ls这是用Python编写的大规模L1正则化最小二乘（L1-LS）求解器。该代码基于提供的MATLAB代码。 安装： 您可以直接从源代码安装最新版本。 pip install git+https://github.com/musically-ut/l1-ls.py.git@master#egg=l1ls 也可使用此软件包。 pip install l1ls 用法： 该模块具有两个功能：l1ls(A,y,lmbda,x0=None,At=None,m=None,n=None,tar_gap=1e-3,quiet=False,eta=1e-3,pcgmaxi=5000)，和，l1ls_nonneg(A,y,lmbda,x0=None,At=None,m=None,n=None,tar_gap=1e-3,quiet=False,eta=1e-3,pcgmaxi=5000) 它们可以按如下方式使用： import l1ls as L import numpy as np A = np.array([[1, 0, 0，
  • 利用共轭梯度法求解二元函数的极小值问题
    优质
    本研究探讨了运用共轭梯度法解决寻找二元函数极小值的有效性与效率，分析不同初始条件下的算法收敛特性。 x0=[1;1]; % 初始点 xk=x0; g0=zeros(2,1); g1=zeros(2,1); g2=zeros(2,1); d0=zeros(2,1); d1=zeros(2,1); syms x1 x2; xk1 = xk; % 计算xk点的梯度及梯度值 fun=fun(x1,x2); fx1=diff(fun,x1); fx2=diff(fun,x2); fun = inline(fun); fx1 = inline(fx1); fx2 = inline(fx2); funval = feval(fun, xk1(1), xk1(2)); gradx1 = feval(fx1, xk1(1), xk1(2)); gradx2 = feval(fx2, xk1(1), xk1(2)); % 计算搜索方向d0 d0(1)=-gradx1; d0(2)=-gradx2; g0(1)=gradx1; g0(2)=gradx2; % 沿搜索方向d0进行一维搜索
  • 利用MATLAB实现牛顿法求解最小值问题
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB软件来实现牛顿法，以解决寻找多元函数极小值的问题，并通过实例展示了该方法的具体应用。 基于MATLAB实现牛顿法求最小值的方法涉及使用该软件的数值计算能力来解决优化问题。这种方法通过迭代过程逐步逼近函数的极小点，并且在每次迭代中利用目标函数的一阶导数（梯度）和二阶导数（海森矩阵）。实现时，需要编写MATLAB代码以定义待求解的目标函数及其相应的导数信息；随后设置初始猜测值并执行算法直至满足预定收敛准则为止。
  • MATLAB中求最大值和最小值及对应索引的方法
    优质
    本文介绍了如何在MATLAB中使用内置函数找到数组或向量的最大值和最小值，并获取这些极值对应的索引位置。适合初学者参考学习。 基于MATLAB实现一个函数来返回矩阵的最大值、最小值及其对应的下标。该函数非常简单，只需输入矩阵或向量即可得到最大值、最小值以及它们的索引位置。
  • 利用MATLAB实现共轭梯度法求解最优化问题
    优质
    本简介探讨了使用MATLAB编程环境来实现共轭梯度算法，该算法用于解决大规模线性系统的最小化问题。文章详细介绍了如何通过编写代码来执行这一高效的数值方法，并分析了其在实际应用中的有效性与便捷性。 本段落介绍了如何使用MATLAB结合实例实现共轭梯度方法来解决最优化问题。文中详细探讨了经典共轭下降公式、DY公式、FR公式、PRP+公式以及PRP公式的应用，以帮助读者理解这些不同算法的特点和应用场景。
  • 利用分治法求解最大值和最小值问题及寻找最小元素
    优质
    本文探讨了采用分治策略解决数值数组中最大值与最小值的问题，并特别关注于优化搜索过程以高效定位最小元素。通过分析不同的算法实现，文章旨在提升计算效率并减少比较操作的数量，为相关领域提供理论支持和实践指导。 1. 设计一个程序使用分治策略来求解n个数中的最大值和最小值。 2. 使用分治策略在包含n个不同元素的集合中找出第k小的元素。
  • CSP-Solver：通用约束满足问题求解器-源码
    优质
    CSP-Solver是一款开源软件工具，专为解决各种约束满足问题设计。它提供了灵活且高效的框架，适用于学术研究及工业应用中的复杂优化任务。 CSP-求解器是一款通用的求解工具，适用于解决如皇后问题、数独、填字游戏以及图形着色等问题。它采用 C++ 编写，并使用了 boost::spirit 库。当前版本支持回溯法和前向检查以寻找解决方案。 为了指定具体的问题，CSP-DSL 要求使用者编写一种简单的领域特定语言（DSL）。例如，在 4x4 的皇后问题中： ``` H0 H1 H2 H3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 !! H0 H1 - || 0 1 - || != H0 H2 - || 0 2 - || != H0 H3 - || 0 3 - || != H1 H2 - || 1 2 - || != H1 H3 - || 1 3 - || != H2 H3 - || 2 3 - || != ``` 第一行定义了 n 个变量。接下来的 n 行指定了每个变量的有效值范围（即域）。最后，通过特定语法来描述各对变量之间的约束关系。
  • 在 MATLAB 中使用拟牛顿法求解最小值问题
    优质
    本篇文章介绍如何利用MATLAB软件实施拟牛顿法解决函数最小值问题，详细阐述了算法原理及其编程实现步骤。 main_single是用于单变量线性优化的主函数，而main_multiple则适用于多变量情况。