转载:Riesz表示定理、Lax-Milgram定理及二阶线性椭圆方程弱解的存在性定理

Hilbert空间中最重要的定理个人认为是所谓的“正交分解定理”,或者“最佳逼近定理”.这个定理的证明本身就应用了变分法的思想,从它出发可以得到Riesz表示定理、Lax-Milgram定理及各种变形的Lax-Milgram定理,应用这些定理可以解决一些椭圆或者抛物型偏微分方程弱解的存在性问题,也可以解决某些变分不等式的相关问题。当然对于偏微分方程专家而言,一般解的存在性问题虽然有些繁琐,原则上都 ... 阅读更多

二次拟合的求法

【百度网盘】线性拟合和二次拟合函数 二次曲线拟合 三阶矩阵运算 求伴随矩阵的方法 伴随矩阵和伴随矩阵的计算公式 (转)伴随矩阵

转载:C++实现多项式曲线拟合--polyfit

基本原理:幂函数可逼近任意函数。 上式中,N表示多项式阶数,实际应用中一般取3或5; 假设N=5,则: 共有6个未知数,仅需6个点即可求解; 可表示为矩阵方程: Y的维数为[R*1],U的维数[R * 6],K的维数[6 * 1]。 R> 6时,超定方程求解: 下面是使用C++实现的多项式拟合的程序,程序中使用opencv进行矩阵运算和图像显示。程序分别运行了N=3,5,7,9时的情况,结果如下:

机器学习汇总贴:

1最优化问题的简洁介绍是什么? 因为有人问我,为什么学习机器学习必须要看最优化的书。我没有想到最合适的解答。从百度百科抄了一段,但是总觉得没讲到核心问题。 最优化方法(也称做运筹学方法)是近几十年形成的,它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案,为决策者提供科学决策的依据。最优化方法的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及其生产经营活动。最优化方法的目的在于针对所研究的系统,求得一个合理运 ... 阅读更多