※ 引述《vacuityhu (真空管)》之銘言： : 假設我有一組數據F_data : 有一個函數F(a, θ, c) = a*cos(θ) + c : 則可定義出我的objective function : min|| F-F_data ||_2, minimize的對象是a, θ, c, 且0<=θ<=2pi ^^^^^^^^^ 自變數 θ 僅在特定區間有定義 : 為了求解這個最佳化問題 : 我可能可以選擇Gauss–Newton algorithm 這基本概念就是切線法，從初始猜測點做函數切線，看切線與水平軸 交點者何，再以該交點為猜測點做函數切線，直到結果收斂。 不管你是手工還是寫程式去執行這個計算過程，請問當你的切線與水 平軸交點「超過 θ 的定義區間時」，你怎樣處理? : 或是Levenberg–Marquardt algorithm : 或其他不同的演算法等等 這些有的沒有的演算法，預設處理的對象是，自變數的值域在整條實數 軸，想要處理自變數值域受限的問題，必須另外修正。 : 我的問題是, 當我選擇不同算法的時候 考慮個別演算法之前，請先確認所設定的受限制的優化問題是否有唯一解。 為此，就有自變數有區間限制條件的狀況，可利用拉格朗日乘數把限制條件與 目標函數結合成為增廣的目標函數，再透過卡魯什-庫恩-塔克定理 (Karush–Kuhn–Tucker theorem) 檢查最佳解的存在與唯一性。講白了就是 把前面的增廣函數對各個自變數做偏微分而得到一組聯立方程式。接著檢查這方 程式的解之性質。 : 這各種算法理論上應該要收斂到同一個最佳解嗎? 如前述，你列出的那些方法僅能處理未受限的優化問題。優化問題限制時，需要 先把目標函數透過拉格朗日乘數與限制條件結合，對各自變數取一皆偏微分後， 把原本受限優化問題轉換成聯立非線性方程組求解的問題，再尋找或套用適當的 演算法。 : 我以為當objective function決定的當下, 最佳解就跟著決定了 : 而不同算法只是走著不同的路線往最佳解收斂 : 不知道我的理解是不是對的QQ --

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