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python - Python の制約付き非線形最適化
Python での制約付き非線形最適化の推奨パッケージは何ですか?
私が解決しようとしている特定の問題は次のとおりです。
未知のX(Nx1) があり、M(Nx1)uベクトルとM(NxN)s行列があります。
u問題を開始したとき、との見積もりは 1 つしかなく、 でs上記の問題を解くことができましたcvxpy。
uと の 1 つの推定ではなく、値の分布全体があることに気付きました。そのsため、分布全体を使用できるように目的関数を変更したいと考えました。上記の問題の説明は、その情報を意味のある方法で含めようとする私の試みです。
cvxpyを使用してこれを解決することはできません。試してみましscipy.optimize.annealたが、未知の値に境界を設定できないようです。私も見ましたpulpが、非線形制約は許可されていません。
python - いくつかのブロックを変数 CVXPY として対角ブロック行列を構築する
CVXPY で (対角) ブロック行列 (できればスパース) を生成したいと考えています。
一部のブロックは、eye(m)または何でもかまいませんが、次のブロックがあります。
W_diag次に、たとえば次のようにして、ブロック対角行列をブロックとして形成しようとしました。
次のエラーが発生しました。
TypeError: タイプの変換がサポートされていません: (dtype('float64'), dtype('O'))
私に何ができる？他の方法？T後で CVXPY の制約でマトリックスを使用したいと考えています。
python - CVXPY でのカーネル マッチングの追求
カーネル マッチングを追求するためのコードを書いています。その中で、凸最適化のために cvxpy を使用しました。次の目的を最小限に抑える必要があります。 arnumber=6815769 で、コードは次のとおりです。
しかし、コードが機能せず、次のエラーがスローされます。2 つの非定数を乗算できません。これは、'epirk' で 3 つの項を乗算する問題だと思います。しかし、これに関する解決策はありません。助けてください。
python - CVXOPT または CVXPY による凸プログラミング
Python で CVXOPT または CVXPY を使用して最適化の問題を解決する必要がありますが、問題が発生しました。目的関数は
以下の制約を受ける
ここで、vectorxは最適化変数で、ベクトルaとbは指定され、Tは指定されたスカラーです。
python - CVX/CVXPY を使用して L2 正則化ロジスティック回帰を解く
L2正規化ロジスティック回帰をMatlab（CVX）およびPython（CVXPY）で機能させるために2〜3日間試みましたが、成功しませんでした。私は凸最適化にかなり慣れていないので、かなりイライラしています。以下は、CVX/CVXPY を使用して解こうとしている方程式です。私は紙からこの方程式を取りまし た
私のMatlab（CVX）コードは
CVX はどちらが理にかなっているというエラーを返しますが、論文では上記の式について言及しています。どうすれば解決できますか？
目的関数はスカラーではありません。
Matlabで試した後、CVXPYで試してみました。ここにpythonコードがあります
エラーが発生します
TypeError: 互換性のない次元
だから、私の質問は: CVX/CVXPY の L2 問題の計算のコードで何が間違っているのですか?