数值优化:经典二阶确定性算法与对偶方法

我们在上一篇博客《数值优化:经典一阶确定性算法及其收敛性分析》中主要介绍了单机数值优化中一些经典的一阶确定性算法,本篇文章我们将会介绍二阶确定性算法和对偶方法。1 牛顿法1.1 算法描述牛顿法的基本思想是将目标函数在当前迭代点处进行二阶泰勒展开,然后最小化这个近似目标函数,即\[\underset{w\in \mathcal{W}}{\text{min}} f(w) \approx \unde...

Kafka 的稳定性

一、事务1. 事务简介1.1 事务场景 producer发的多条消息组成⼀个事务这些消息需要对consumer同时可⻅或者同时不可⻅producer可能会给多个topic,多个partition发消息,这些消息也需要能放在⼀个事务⾥⾯,这就形成了⼀个典型的分布式事务kafka的应⽤场景经常是应⽤先消费⼀个topic,然后做处理再发到另⼀个topic,这个consume-transform-pr...

数值优化:经典一阶确定性算法及其收敛性分析

我们在上一篇博客《数值优化:算法分类及收敛性分析基础》介绍了数值优化算法的历史发展、分类及其收敛性/复杂度分析基础。本篇博客我们重点关注一阶确定性优化算法及其收敛性分析。1 梯度下降法1.1 算法描述梯度下降法是最古老的一阶方法,由Cauchy在1847年提出。梯度下降法的基本思想是:最小化目标函数在当前迭代点处的一阶泰勒展开,从而近似地优化目标函数本身。具体地,对函数\(f:\mathbb{...
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2022-07-01 12:37:43 1656650263