二次等式约束非凸二次规划问题的全局最优性条件，王杉林，，本文研究了一类带二次等式约束的二次规划问题，利用全局次微分（L-次微分）的概念，对一般二次函数L-次微分进行了全面刻画，建立�
2023-03-17 15:18:51
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这是一个测试版本。 它通过了两个测试用例并返回了正确的结果。 更多的测试应该有助于改进这个代码。 在不断改进中欢迎您的建议。
2023-02-14 18:02:54
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该算法要求您了解Matlab的面向对象编程，这是完成该功能的原始方法。
2023-01-14 21:31:56
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matlab终止以下代码
何昊天10月、11月工作汇报
论文题目：求解二次规划问题的基于LVI的原-对偶神经网络FPGA设计和实现
论文作者：袁银娟
论文链接：
基于LVI（Linear
Variational
Inequalities）的原-对偶神经网络（Primal-Dual
Neural
Network，PDNN）可以用来求解线性规划和同时含有等式约束、不等式约束和界限约束（激活函数fuction分段线性）的二次规划问题。PDNN实质上是一类RNN（Recurrent
Neural
Network），并对PDNN网络在纯FPGA上的实现做出贡献。
目录
[TOC]
一、网络设计
二次规划问题的标准形式为：（W为半正定型）
$$
minimize\qquad
x^TWx/2+q^Tx;\
subject\
to\qquad
Jx=d,
Ax\leq
b,\varepsilon^-\leq
x\leq
\varepsilon^+
\tag{1}
$$
经原文推导，一般二次规划问题可以转化为基于LVI的
原-对偶神经网络动态方程：
$$
\dot{y}=\gamma(1+H^T)\le
2021-09-26 15:30:51
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本资源主要内容：二次规划师非线性优化中的一种特殊情形，它的目标函数是二次实函数，约束函数都是线性函数。由于二次规划比较简单，便于求解（仅次于线性规划），并且一些非线性优化问题可以转化为求解一些列的二次规划问题，因此二次规划的求解方法较早引起人们的重视，称为求解非线性优化的一个重要途径。二次规划的算法较多，本文仅介绍求解等式约束凸二尺规划的拉格朗日方法以及求解一般约束凸二次规划的有效集方法。
本资源包含：《求解二次规划问题的拉格朗日及有效集方法》文档以及文档所用到的所有Matlab代码，非常适合初学者学习和研究！
2019-12-21 22:00:04
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