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Scipy : double summation으로 2 차 방정식을 풀어 라

나는 scipy에 비교적 익숙하지 않은 가이던스를 찾고있다. I 폼의 제약되지 않은 최소화 문제있다 : A와 B는 계수이며, X는 미지의 벡터이다 는 (다른 길이가 될 수있다). 파이썬을 사용하여이 문제를 해결하는 방법에 대해 궁금합니다. scipy reference guide을 살펴 봤지만 대답을 찾을 수 없습니다. 감사합니다.

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어떻게하면 사용자가 0을 입력하면 출력 라인에 자바에서 0으로 나눌 수 없다고 표시되도록 할 수 있습니까?

나는 "a"에 대해 사용자 입력을하지 않으려 고합니다. 이것은 " 오류를 출력하는 0에 의해, 나는 사용자가 "a"에 대해 0을 입력하면 0으로 나눌 수 없다는 println을 가질 수 있습니다. 여기에 내 코드가 있는데, 내가 잘못하고있는 것이 확실하지 않습니다. 나는 아직도이에서 새로운 해요, 단지 도움이 필요합니다 : 당신은 창피보고 수표 전에 if(

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2 차원 배열의 양 분포 최적화

2 차원 배열에 대한 각 행과 열의 합이 주어지고 배열의 각 셀에 양을 분배해야하는 문제가 있습니다. 일부 셀이 잠기고 배포 할 때 사용할 수 없습니다. 또한 행/열의 총 양은 십진 값이 될 수 있습니다. 그래서 예를 들어 , 우리는 4 * 3 2-D 배열의 각 행의 합 10,20,30,35 각 열의 합 A B C D E F G H I J K L

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구로비 또는 CPLEX? 이차 무한 목적 - 이차 양의 - 세미 상수 제한

선형 및 2 차 구속 조건 집합에 따라 2 차 목적 함수를 최소화하고자합니다. 2 차 목적 함수는 무기한 (비 볼록) 함수입니다. 이차 구속 조건은 양의 semidefinite (볼록)입니다. 변수는 연속입니다. Gurobi 또는 CPLEX로 처리 할 수 있습니까? 어느 것이 더 나은 선택입니까?

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특정 반환에 대한 quadprog를 사용한 포트폴리오 최적화는 "제약 조건이 일치하지 않고 솔루션이 없음"을 초래합니다.

quadprog를 사용하여 포트폴리오 최적화에 대한 게시물을 읽었으며이 플랫폼에서 많은 트릭을 배웠습니다. 이제 제약 조건 아래에서 quadprog를 사용하여 03 주식의 포트폴리오를 최적화하려고합니다. 가중치 없음 짧은 각 스톡 중량 총중량 covariancce 행렬의 50 %를 초과하지 않아야 포트폴리오 복귀 = 2 % 판매 1 합이 없어야 내 3 주식

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어떻게 비선형 2 차 시스템을 플롯합니까?

= 0.400256 및 = 0.916403 인 두 개의 비선형 (2 차 방정식) 방정식을 고려하십시오. - + - +^= 0 2 - + + -^2 = 0 플롯 두 암시 방정식 두 솔루션이 있음을 관찰 : 원점 하나와 다른 하나는 (1.3, 0.8)에 가깝습니다. 여기 내 코드는 지금까지 모습입니다 : a=0.400256; b=0.916403; f = @

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R에서이 C 함수 (libqp_gsmo.c)를 호출하는 방법은 무엇입니까?

대규모 QP 문제가 있으므로 R에서 Gurobi 최적화 도구를 사용하고 있습니다. 그러나 일반화 된 순차 최소 최적화 알고리즘을 사용하기를 희망하지만 R 패키지에서는 찾을 수 없습니다. 그래서이 C 함수를 호출하려고하지만 지금까지 실패했습니다. R에서이 C 함수를 어떻게 호출 할 수 있습니까? #include <math.h> #include <stdlib

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SMO입니다 초평면 방법을 분리</p> <pre><code>svmStruct = svmtrain(tr,label,'kernel_function','rbf','ShowPlot',true); ok1 = svmclassify(svmStruct,test1,'ShowPlot',true); </code></pre> <p>기본을 따라하지만 QP 즉 이차 프로그램을 사용하여 원하는대로 내가 이상 탐지를위한 SVM을 사용하고 SVM

에서 QP = 이차 프로그램을 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 위의 코드에서 사용하는 방법.

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FMIN_COBYLA에 대한 제약 함수 (scipy optimize)

저는 fmin_cobyla 함수를 사용하여 Scipy Optimize를 사용 중입니다. 모든 항목을 확인 모든 항목> = 0 사람이 있습니까 통찰력을 1 로 요약 확인 : 나는 제약 함수를 작성하기 위해 노력했습니다? 예를 들어 fmin_slsqp의 경우 함수가 있습니다. def w_constraint(w, v, x0, x1): return np.

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함수를 최소화하는 최적의 벡터 찾기

매트릭스를 곱할 때 잔차의 합을 최소화하는 벡터를 찾으려고합니다. scipy의 최적화 패키지 (최소화 기능이 있음)에 대해 알고 있습니다. 그러나, 내 코드에 대한 추가 제한이 있습니다. w의 모든 항목의 합계 (아래 함수 참조)는 1이어야하며 w의 항목은 0보다 작을 수 없습니다. 나를 위해이 작업을 수행하는 패키지가 있습니까? 그렇지 않은 경우 어떻게해