摘要： function [x_opt, f_opt, iter] = newton_method() % 定义目标函数 f = @(x) 100*(x(1)^2 - x(2))^2 + (x(1) - 1)^2; % 计算目标函数的梯度和Hessian矩阵 grad_f = @(x) [400*x(1)* 阅读全文

摘要： function [x_opt, f_opt, iter] = conjugate_gradient() % 定义目标函数 f = @(x) 100*(x(1)^2 - x(2))^2 + (x(1) - 1)^2; % 计算目标函数的梯度 grad_f = @(x) [400*x(1)*(x(1) 阅读全文

摘要： function [x_opt, f_opt, iter] = steepest_descent() % 定义目标函数 f = @(x) 100*(x(1)^2 - x(2))^2 + (x(1) - 1)^2; % 计算目标函数的梯度 grad_f = @(x) [400*x(1)*(x(1)^2 阅读全文

摘要： function [x_opt, f_opt, iter] = steepest_descent() % 定义目标函数 f = @(x) 100*(x(1)^2 - x(2))^2 + (x(1) - 1)^2; % 计算目标函数的梯度 grad_f = @(x) [400*x(1)*(x(1)^2 阅读全文

摘要： 本书的最后一部分，主要介绍了四个领域需求模式，性能领域需求模式，适应性领域需求模式，访问控制领域需求模式，商业领域需求模式。 在做需求的过程中经常遇见性能问题： 1.编写容易等同于实现困难。 2.我们定义一个完整的运行还是只是软件。 3.性能指标适用于系统的哪个部分？ 4.避免武断的性能指标。 5. 阅读全文

摘要： function [x_opt, f_opt, iter] = steepest_descent() % 定义目标函数f = @(x) 100*(x(1)^2 - x(2))^2 + (x(1) - 1)^2; % 计算目标函数的梯度grad_f = @(x) [400*x(1)*(x(1)^2 - 阅读全文

摘要： 搜狐输入法在以下方面的评价如下：用户界面：好处：直观易用：搜狐输入法具有直观的用户界面设计，使用户可以轻松理解和操作该输入法。多样化输入方式：提供了中文、英文、拼音、手写等多种输入方式，满足不同用户的需求。坏处：复杂性：搜狐输入法界面在某些情况下可能会显得有些复杂，对于一些初次使用者可能需要一些时间 阅读全文

摘要： 今日代码: % 定义目标函数 f = @(x) 100*(x(1)^2 - x(2))^2 + (x(1) - 1)^2; % 定义目标函数的梯度 grad_f = @(x) [400*x(1)*(x(1)^2 - x(2)) + 2*(x(1) - 1); -200*(x(1)^2 - x(2)) 阅读全文

摘要： % 定义目标函数的梯度 grad_f = @(x) [400*x(1)*(x(1)^2 - x(2)) + 2*(x(1) - 1); -200*(x(1)^2 - x(2))]; % 定义终止准则 epsilon = 1e-5; % 定义最大迭代次数 max_iterations = 1000; 阅读全文

摘要： 今日代码承接昨天,组成完整代码: """************************ 删除的部分 ********************************************""" #删除学生信息 def delete_stu(): root2=Tk() root2.title("删 阅读全文