原始问题造句

造句与例句手机版

这里是原始问题陈述的相应部分：
原始问题陈述
第三章，我们考虑了利用原始问题方程形式的等价变形，来解决非线性互补问题的方法。
该方法根据次微分理论与半定规划的强对偶定理，通过求解对偶问题得到原始问题的最优值。
在作为支持向量机基础的原始问题解和对偶问题解的关系上，当时研究存在逻辑缺陷。
一种涉及一组具有不同参数的数学问题求解方法，这些参数的选择使得原始问题最终是可求解的。
在利用lagrange乘子理论得出原始问题的等价形式之后，将近似算法与改进的坐标上升(下降)算法结合，求得原问题的次优解。
拟物方法将原始问题落实为优化问题，而用数学方法在求解优化问题时，常常会碰到计算落入目标函数的局部极小值陷阶的困境，如何从这种困境中逃逸出来，使得计算奔向前景更好的区域，拟物方法则无能为力，而应用拟人方法则可以设计出好的“跳出陷阱”策略。
本文先通过增加非线性约束得到原始问题的等价模型，进而对等价模型利用提升技术，提出了一个强化的半定松弛模型；最后，将结果推广到更具一般性的图的分割问题。
证明了用这种分解方式分解后的问题与mdo原始问题的全局最优解(或全局pareto最优解)的等价性，以及这种分解方式保留了mdo原始问题的所有局部最优解(或局部pareto最优解) 。
用原始问题造句挺难的，這是一个万能造句的方法
在本篇论文中，我们从两个方面考虑非线性互补问题的解决方法，一个是利用原始问题的极小化等价变形，给出了求解约束极小化问题的derivative - free下降算法；另一个是利用方程形式等价变形，构造了新的同伦方程并给出了相应的算法。
这列无约束极小化问题( p _ )的解都是存在的，并且在某种意义下收敛至原始约束极小化问题( p )的解，不仅如此，它们的性能指标也收敛至原始问题( p )解的性能指标。