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jacobian_张俊林_优达学城_在容器中使用tensorflow_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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,β通常选择在0.3到0. 8的范围内。 原对偶内点算法的一次迭代与不可行牛顿法的一步相同,应用于求解rt(X,λ,ν)= 0,但经过修改以确保λA 0和f(x)Y 0(或等效地,使用DOM室温限制为λA 0和f(X)Y 0)。不可行的start NeWton方法的ConvergenCe证明中使用的相同论点表明,对原始对偶方法的行搜索始终以有限的步骤终止。 11.7.4例子 我们说明了在第11.3.2节视为相同的问题偶内点法的性能。唯一的区别是,不是像§11.3.2中那样从中心路径上的点开始,而是从满足f(X)Y 0的随机生成的X(0)开始原始对偶内部点方法。取λi(0)= -1 ∕ fi(X(0)),因此SUrrOgate间隙的初始值为η=100。用于原始对偶内点法的参数值为 μ= 10,0 = 0.5,E = 10-8,α= 0.01。 小型LP和GP 我们首先考虑在第11.3.2节中使用的小LP,其中m = 100间的不平等,且n = 50个变量。图11.21显示了原始-双重内点法的进展。显示了两个图:SUrrOgate间隙^和PrimaI和对偶残差的范数, rfe
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