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I(x,y)就是互信息 知道这个图，就能知道大部分互信息的性质了 阅读全文
posted @ 2018-12-22 15:34
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posted @ 2018-12-20 18:13
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posted @ 2018-12-20 16:16
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摘要：
精确一维搜索 试探法 精确一维搜索就是通过迭代取减少搜索区间 对于搜索区间[a, b] 在这个区间中找连个互不相同的试探点p1 p2获取f(p1), f(p2), 设p1 < p2 若f(p1) < f(p2) 则丢弃区间 [p2, b] 若f(p1) >= f(p2) 则丢弃区间 [a, p1] 阅读全文
posted @ 2018-12-20 10:33
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摘要：
罚函数法: 求解约束条件下的最优化问题 罚函数法的思路就是改变函数f(x),将f(x) 变为F(x) 使得F(x)在无约束条件下取得的最优解，正好符合我们的约束条件，且正好为f(x)在约束条件下的最优解 先有最优化问题f(x), 可行区域是c(x) <= 0 外罚函数法: 对于F(x)在可行区域内仍 阅读全文
posted @ 2018-12-17 16:03
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摘要：
第一章: 复数的模，三角表示法，指数表示法，求根与求幂，平面映射 复数为x + yi 复数的模为 sqrt(x2 + y2) 复数的三角表达式为 sqrt(x2 + y2)(cosθ + sinθ * i) 复数的指数表达式为 sqrt(x2 + y2)eiθ 求复数的n次幂可使用指数表达式简化计算 阅读全文
posted @ 2018-12-13 21:19
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摘要：
响应和发送消息 signal函数 signal(int, fun) 在程序捕获到一个值的时候，调用fun 定义函数：int kill(pid_t pid, int sig);函数说明：kill()可以用来送参数sig 指定的信号给参数pid 指定的进程。参数pid 有几种情况：1、pid>0 将信号 阅读全文
posted @ 2018-12-11 20:58
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牛顿法 需求：知道每个点的一阶导数和二阶倒数(Hessian矩阵) 目标: 若x*是无约束问题的局部解，则x*满足▽f(x) = 0 ▽f(x) 表示多元函数对其中每一元求偏导数组成的向量 ▽f(x) = (∂f/∂x1, ∂f/∂x2, ∂f/∂x3, .......) 过程: 对于多元函数▽f 阅读全文
posted @ 2018-12-10 16:29
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协方差 协方差用来描述两个变量的相关性 若两个随机变量正相关则cov(x,y) > 0 负相关则cov(x,y)<0 不相关则cov(x,y) = 0 公式 cov(x,y) = E[(x-ux) *(y-uy)] rxy = cov(x,y) / ( sqrt(cov(x,x)) * sqrt(c 阅读全文
posted @ 2018-12-06 17:19
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定义 熵是从整个集合的统计特性所考虑的 表示信源输出前信源的平均不确定性 表示信源输出后每个符号携带的平均信息 I(p)只能表示信源中每个符号的信息量，不能作为信源总体的信息量 公式: H(x) = E(log 1/p(ai)) = -∑p(ai) log p(ai) 自信息 发出的消息所携带的信息 阅读全文
posted @ 2018-12-06 11:27
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