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討論串[分析] Lagrange乘數法是否saddle (500p)
共 6 篇文章
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剛剛想到一個很精巧的猜測，拉格朗日方程組告訴我們在內部. 只有一臨界點x_i=1/n，其餘臨界點都在邊界，邊界必定有一x_i=0. x_i=0可以將原方程組降低維度，降低維度後x_i不等於0，又可以用拉格朗日乘. 子法告訴我們極值是x_i是常數。. 所以可能極值是(1，0，0，......). (1
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其他所有可能發生極值的位置是：(1,0)和(0,1). 因為 f(1,0)=0, f(0,1)=0，所以都是「最小值」 (畢竟f≧0是顯然的。). ^^^^^^^^^^^^^^^^^^. 又 f(1/2,1/2)=1/16 這句是眾多例題與習題的前提。. 所以 (1/2,1/2)是f在S上的loca
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六維的情形突然想到比較好的解釋。(1/6，1/6，1/6，1/6，1/6，1/6)算出來是區域極. 小，可用excel觀察(1/6，1/6，1/6，1/6，1/12，1/4)、. (1/6，1/6，1/6，1/6，1/3，0)。 那區域極大在哪?. (1，0，0，0，0，0)也是極小=0但若計算(1
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其實這問題很簡單. 就是判斷最佳化問題的convexity. 至於什麼是convex function. 這部分讓原po去了解一下. 所以每遇到一個optimization問題. 首先要檢查的部分有兩個. 1. objective function. 檢查是否為convrx function. 2.
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剛剛想到一件事，在wiki的Hessian matrix 的broaden matrix有一句話. x_1+...x_n=1可以代入f(x_1，x_2，...x_n)變為. f(x_1，x_2，.....，1-x_1-x_2-...x_n-1)這樣你的f就沒有restrian了。. 這樣二維的鞍點可
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