Результаты поиска по запросу "mathematical-optimization"

3 ответа

Решение системы нелинейных уравнений с питоном

Могу ли я решить систему нелинейных уравнений в терминах параметров в Python? Есть ли пример или учебник? Я легко могу сделать это в клене, но выражения для ...

1 ответ

Максимизация линейного объектива с учетом квадратичных ограничений

У меня есть программная формулировка из статьи, и я хочу дать ей инструмент для решения конкретных задач. Авторы назвали это экземпляром линейного программир...

2 ответа

Минимизировать сумму расстояний в точечных парах

У меня есть куча точек на 2-мерной сетке. Я хочу сгруппировать точки в пары, минимизируя при этом сумму евклидовых расстояний между точками пар.Пример:

ТОП публикаций

1 ответ

Я ищу простой алгоритм для быстрого DCT и IDCT матрицы [NxM]

2 ответа

подмножество столбцов data.frame для максимизации «полных» наблюдений

У меня есть фрейм данных с порядка 20 числовых столбцов, каждый из которых содержит значительное количество значений NA. Я хотел бы выбрать подмножество этих...

1 ответ

r - Оптимизация портфолио - решить. Вопрос - Несоответствия ограничений

Я пытаюсь использовать solve.QP для решения задачи оптимизации портфеля (квадратичная задача)Всего 3 активаЕсть 4 ограничения:сумма весов равна 1ожидаемая до...

0 ответов

Решатель квадратичной программы (QP), который зависит только от NumPy / SciPy?

Я хотел бы, чтобы студенты выполняли квадратичную программу в задании без необходимости устанавливать дополнительное программное обеспечение, такое как cvxopt и т. Д. Есть ли доступная реализация на python, которая зависит только от NumPy / SciPy?

3 ответа

Использование scipy для минимизации функции, которая также принимает не вариационные параметры

Я хочу использовать

2 ответа

Оптимизация Парето - недоминируемые точки

Я написал алгоритм, который возвращает список, аналогичный тому, который возвращает nsga2. (nsga2 пакета "mco" (PDF))Алгоритм не может сам распозна...

5 ответов

Завершение матрицы в Python

Скажем, у меня есть матрица: > import numpy as nap > a = np.random.random((5,5)) array([[ 0.28164485, 0.76200749, 0.59324211, 0.15201506, 0.74084168], [ 0.83572213, 0.63735993, 0.28039542, 0.19191284, 0.48419414], [ 0.99967476, 0.8029097 , ...