不等式 对偶lagrange

前言 这种优化我以前“听”过了很多次，但是好像都没学会qwq。 四边形不等式： 对于二元组 \(w_{x,y}\)，如果在定义域上任取四个点 \(a \le b \le c \le d\)，满足： \[w_{a,b}+w_{c,d} \ge w_{a,c}+w_{b,d} \]则称 \(w_{x,y ......

基本不等式 基本不等式定义 这是我们一般说的基本不等式：对非负实数 \(a,b\)，有 \[a+b\geqslant 2\sqrt{ab} \]等号成立当且仅当 \(a=b\)。 事实上，这个不等式来自于 \[(x-y)^2\geqslant 0 \]即 \[x^2+y^2 \geqslant 2x ......

\(\newcommand{\bbE}{\operatorname{\mathbb {E}}}\) 回想去年概统期末, 前四道题都非常正常, 最后一道题冷不丁来了这么一个问题: 令 \(X_i\) 为独立, 对称, 同分布的 \(L_p\) 随机变量, 求证 \[\bbE \left|\sum_{i ......

因为输入法没有给我满意的候选项所以这次就不取抽象标题了。 可恶每道题还要证明一下满足四边形不等式，真是难为我了。 A - Chef and Bitwise OR Operation https://vjudge.net/contest/602275#problem/A CodeChef - CHEF ......

对偶性所属现代词，指的是在霍金的《时间简史》中有提及，导致相同的物理结果的，表面上不同的理论之间的对应。 对偶性 - 简介 在霍金的《时间简史》中有提及，导致相同的物理结果的，表面上不同的理论之间的对应。 １、线性规划问题中的 (Ｐ)　min f = c'x Ax>=b 且　x>=0 ( D ) m ......

我草，终于开始学线性规划对偶了。 抄袭一下 dxm 论文。 定义 首先线性规划是这样一个东西： \[\max : c^{T}x \\ s.t. \\ Ax\le b \\ x\ge 0 \]令 \(x\) 是 \(1\times n\) 向量，\(A\) 是 \(m\times n\) 矩阵。则上述 ......

怎么线性规划对偶？ 我：写出约束，转为标准型，转置矩阵，对换目标与约束，整理。 zhy：直接给每一个变量设一个变元乘上去整理一下就可以了。 于是在网上查了一下资料，发现了这篇讲稿，感觉这个方式快捷多了啊，于是记了一下。 如果你看过算法导论之类的一些东西（有点记不清是不是这本书了），你发现上面讲解线性 ......

Lagrange Duality(拉格朗日对偶) 对于在\(g_i(x)=0,h_i(x)\leq 0\)的约束下最小化\(f(x)\)的问题（并不要求convex），我们有Lagrange函数\(L(\vec x,\vec \lambda,\vec \mu)=f(\vec x)+\vec\lamb ......

\(x\)为整数时： 如果\(x>\frac{a}{b}\)，那么\(x\ge\lfloor\frac{a}{b}\rfloor+1\) 如果\(x<\frac{a}{b}\)，那么\(x\le\lceil\frac{a}{b}\rceil-1\) 如果\(x\ge\frac{a}{b}\)，那么\ ......

这段时间又经历了一场生化危机，作为超级细菌养殖场的大学宿舍直接让人卧床不起。在床上躺了几天以后发现自己留下了一堆ddl。ddl太多就会让人放弃，放弃就会让人学物理。这段时间伴随着JY.Chen的《场论与凝聚态选题》课程的进行学习了一系列有关于U(1)理论的物理，并且在他的课上学到了一些处理格点场论的 ......

U(1)不变理论作为最为基础李群对应的不变理论，可以作为全局对称与规范不变理论的第一个例子。对于这样理论的研究，将会诱导出自发对称性破缺（spontaneous symmetry breaking，SSB），规范禁闭，非局域激发等一系列在近当代物理学研究中扮演重要角色的物理概念。同时，作为特定的理论... ......

四边形不等式 对于任意的 \(l_1\le l_2\le r_1\le r_2\)，满足 \(w(l_1,r_1)+w(l_2,r_2)\le w(l_1,r_2)+w(l_2,r_1)\) 。 若等号恒成立，则称函数 \(w\) 为四边形恒等式。 如何证明 若满足 \(w(l,r-1)+w(l+1 ......

 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2702872/202312/2702... ......

四边形不等式不仅在一维的线性dp中可以使用，在二维dp中也是很不错的东西 这个二维dp不局限于区间dp，虽然四边形不等式优化石子合并是很经典的东西 但是这种四边形不等式我不打算推导，而是直接背结论，因为我觉得知道推导过程对我的作用不是很大而且麻烦 在区间dp问题中，这样的方程\(f[i][j]=\d ......

对EL方程 M为雅可比矩阵组合，而雅可比矩阵为三角函数和常数参数的组合，所以基本可以认为可以多次求导 C和M'相关，即可导 g为M和雅可比矩阵组合，亦可导 ......

Jensen 不等式定义 若 \(f(x)\) 为区间 \(I\) 上的下凸函数，则对于任意 \(x_{i} \in I\) 和满足 \(\displaystyle\sum_{i=1}^{n} \lambda_{i} = 1\) 的 \(\lambda_{i} \gt 0 \left( i = 1, ......

对于线性的dp \(f[i]=min(f[j]+val(i,j))\) 或者说是大致的转移方程可以写成这样的dp，时间复杂度大概是\(O(n^2)\) 能否优化主要取决于\(val(i,j)\)的内容和\(j\)的范围 假如\(j\)的范围是一个单调向后移动的窗口，只要\(val(i,j)\)能够用 ......

说明 设 \(w(x,y)\) 是定义在整数集合上的二元函数。 下文所有数都在默认的定义域上。 下文的四边形不等式定义是对于决策单调性函数中决策函数为 \(\min\) 而言的。如果要求考虑决策函数为 \(\max\) ，则需要将下文中的关于 \(w\) 的不等式符号全部取反，即所有值（不是下标、大 ......

已知函数\(f(x)=(x+2)\ln x,g(x)=x^2+(3-a)x+2(1-a)\) (1)若不等式\(f(x)\leq g(x)\)在\(x\in(-2,+\infty)\)上恒成立，求\(a\)取值范围. (2)证明:\(\displaystyle \sum\limits_{k=1}^{ ......

题目： 给你三个整数 a ，b 和 n ，请你返回 (a XOR x) * (b XOR x) 的 最大值 且 x 需要满足 0 <= x < 2n。 由于答案可能会很大，返回它对 109 + 7 取余 后的结果。 注意，XOR 是按位异或操作。 题解： XOR的定义：对于两个二进制位，如果相同则结 ......

P5482 [JLOI2011] 不等式组 这道题比板子还是难不少，因为有大量的分类讨论。 看到题就可以考虑平衡树了。 \(ax+b>c\iff ax>c-b\)，根据不等式乘除法的变号规则分类。 \(a>0\)，不等号方向不变，\(x>\dfrac{c-b}{a}\)。 \(a<0\)，不等号方向 ......

今天在群里又看到了经典的数论不等式：\(\min x, s.t. L \le ax \bmod b \le R\)。以及杜岩旭问这个是不是等价于 \(\min at \bmod b, t \in [L, R]\)。实际上当然是等价的。首先我们可以胡乱处理一下令 \(a \perp b\)，无论在哪个 ......

想把 spfa 换成 dij，用 Johnson 里面的技巧，给予每个点一个势能 \(h_u\)，边 \((u,v,w)\) 的新边权为 \(w+h_u-h_v\)，为了保证其 \(\geq 0\) 以源点为最短路跑最短路后赋值 \(h_u\gets d_u\) 即可。 增广之后会加入反向边，考虑怎 ......

背景： Lagrange 对偶：对于优化问题 \[\begin{aligned} &\mathrm{minimize} ~~ &f_0(x) \\ &\mathrm{subject ~ to} ~~ &f_i(x)\le 0, ~~ h_j(x)=0 \end{aligned} \] 可以建立其 L ......

Itst - 决策单调性与四边形不等式 学习笔记。 这方面是真的一点不会啊。学点东西吧 apj。 约定 对于 \(n \times m\) 的矩阵 \(A\)，定义： 子矩阵 \(A_{[i_1, i_2, \cdots, i_k],[j_1, j_2, \cdots, j_l]}\) 为矩阵 \( ......

在求解最优化问题中，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT（Karush Kuhn Tucker）条件是两种最常用的方法。在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等约束时使用KKT条件。 我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数，求其在指定作用域上的全局最小值(因 ......

第一道：证明\(\sum_{i=2}^n (\frac{1}{2n})^n<\frac{1}{\sqrt{e}(e-1)}\) \((\frac{1}{2n})^n=e^{n\ln \frac{1}{2n}}<e^{n(\frac{1}{2n})-1}=e^{\frac{1}{2}-n}\) \(\ ......

\(1.C_{n}^m=C_{n}^{n-m}\) \(2.C_{n}^m+C_{n}^{m-1}=C_{n+1}^m\) \(3.C_n^{m+1}+C_{n}^{m-1}+2C_{n}^m=C_{n+2}^{m+1}\) \(4.C_{n}^0C_m^r+C_{n}^1C_{m}^{r-1}.. ......

前言 使用方法：如果想得到更好的显示效果，可以点击全屏按钮，已经实现电脑端、手机端的适配，效果很好；电视端没有实现适配，Ipad端的适配没有测试； 思维导图 [全屏/Esc] ......

x86 = x86-32 = i386 = ia32 ia32 全称 Intel Architecture, 32-bit 指令集。 x86-64 = x64 = amd64 = intel64 x86, amd 归属 CISC(复杂指令集, Complex Instruction Set Comp ......