專題：等式約束條件下不等式的范圍問(wèn)題-文庫(kù)吧資料
2024-11-07 02:48本頁(yè)面
【正文】 需要注意的地方？ 生2：除以的這個(gè)數(shù)不能為0。（課件出示）師：剛才的實(shí)驗(yàn)是“兩邊同時(shí)擴(kuò)大相同的倍數(shù)”，這讓我想到了，假如兩邊同時(shí)縮小相同的倍數(shù)，天平也會(huì)平衡嗎？課件出示：兩邊同時(shí)縮小相同的倍數(shù)，天平也平衡。生：肯定也平衡。教師板書：教師板書：2a2=b2 師：你能得到什么結(jié)論呢？生：如果天平兩邊的質(zhì)量同時(shí)擴(kuò)大2倍，天平依然平衡。生：右邊增加后的質(zhì)量是原來(lái)的2倍。師：你又能寫出一個(gè)等式嗎？（生：能，2a+100100=b+100100）師：觀察三個(gè)等式你發(fā)現(xiàn)等式有什么性質(zhì)？ 課件：出示等式性質(zhì)1 探索性質(zhì)2：師：右邊增加b后，天平平衡嗎？ 生：不平衡（右邊質(zhì)量是原來(lái)的2倍。觀察天平你能寫出一個(gè)等式嗎？（能，2a+100=b+100）師：你發(fā)現(xiàn)了等式兩邊有什么變化？ 生：都加100，仍是等式。師：怎樣才能讓天平重新平衡呢？你能想出哪些方法？ 小組討論，請(qǐng)學(xué)生說(shuō)一說(shuō)想法。師：天平現(xiàn)在還是平衡的嗎？ 生：不是。（板書：a=b）探索性質(zhì)1：師：根據(jù)這幅圖，你能寫一個(gè)怎樣的等式？ 生：2a=b。師：天平平衡，說(shuō)明什么？ 生：說(shuō)明左右兩邊的質(zhì)量相同。出示課件 生：交流找出等式 并板書出來(lái)。板書：表示相等關(guān)系的式子是等式。（板書：添等號(hào)）提問(wèn)：還能找出哪些等量關(guān)系？學(xué)生交流，抽學(xué)生說(shuō)。師：數(shù)學(xué)上把表示等量的數(shù)或式子可以用等號(hào)連接起來(lái)。師：那它們的大小怎樣？ 生：大小相等。抽生匯報(bào)。師：同學(xué)們真會(huì)動(dòng)腦筋，用總?cè)藬?shù)大巴車上的人數(shù)=中巴車上的人數(shù)。生：我們還可以用（5538）人表示中巴車上的人數(shù)。分析數(shù)量關(guān)系，建立模型師：要表示中巴車上的人數(shù)，可以怎樣表示？ 生：可以用17表示。課件出示主題圖。學(xué)生獨(dú)立完成后匯報(bào)結(jié)果。【教學(xué)過(guò)程】一、復(fù)習(xí)導(dǎo)入 課件出示：用含字母的式子表示數(shù)量關(guān)系。3 理解等式的基本性質(zhì)及簡(jiǎn)單應(yīng)用?！窘虒W(xué)重、難點(diǎn)】 1理解等式的意義。3理解和掌握等式的基本性質(zhì)?！窘虒W(xué)目標(biāo)】1認(rèn)識(shí)等式，說(shuō)出等式的意義。只要用心呼吸，身旁的空氣也充滿幸福的味道。所謂“知足者常樂(lè)”，懂得滿足自己的生活，也是一種幸福。永遠(yuǎn)不要羨慕別人的生活，即使那個(gè)人看起來(lái)快樂(lè)富足。當(dāng)我們付出的越多，內(nèi)心就越幸福。助人不僅僅是付出，更是一種收獲。助人有時(shí)候會(huì)“吃虧”，甚至惹來(lái)不必要的麻煩。我們永遠(yuǎn)也離不開它，因?yàn)?，學(xué)習(xí)給予我們養(yǎng)分，讓我們浸泡在無(wú)限幸福之中?！皩W(xué)到老，活到老”，我們不知道“x”是多少，也不知道要多久才能解開它。或許有人覺得學(xué)習(xí)苦悶不堪，但人生就是一個(gè)不斷學(xué)習(xí)的過(guò)程。其實(shí)，老太太是幸福的，雨天，小兒子生意興?。磺缣?，大兒子顧客盈門。幸福無(wú)處不在——有一個(gè)老太太，她的大兒子做了洗染店老板，小兒子做了雨傘店老板。每次算法的復(fù)雜度都是O(n2)，這對(duì)應(yīng)著矩陣向量的乘積。對(duì)于計(jì)算復(fù)雜性，我們應(yīng)指出的是，在高光譜應(yīng)用中矩陣的秩不再是頻帶的數(shù)量，通常是幾百次。（312）和（313）中的函數(shù)f1和f2是封閉的，并且G186。k+（311）是正定的，凸的，下半連續(xù)，強(qiáng)制性。max{0,soft(vk,l/m)}+1172。172。SUnSAL算法如下：算法1：SUnSAL算法：=0,選擇m0,u0,172。n映射到第一象限，所以u(píng)k+1172。n項(xiàng)，（318）的解將是著名的軟閾值：+uk+1172。xk+1dk。ATA+mI(316)w186。B1w(315)在公式中有：ADMM的第4步可以簡(jiǎn)單寫成：uk+1172。G186。現(xiàn)在，我們將ADMM用到下面的等式中，12Axy2(312)2f2(x)186。S，ls(x)=0；如果x207。 start 和子問(wèn)題求解逐漸精確的策略可以降低xi更新時(shí)的耗時(shí)，但也使得算法更加復(fù)雜，需要設(shè)定的參數(shù)也增加了。：α的取值依賴于具體的問(wèn)題，很多時(shí)候的確可以加快收斂速度，但對(duì)有些問(wèn)題甚至可能帶來(lái)不收斂的后果。個(gè)人建議使用模型在測(cè)試集上的效果來(lái)確定是否停止迭代。：停止準(zhǔn)則主要考量的是xi和z之間的差異和它們本身的變動(dòng)情況，但這些值又受ρ的取值的影響。我自己全部實(shí)現(xiàn)了一遍這個(gè)框架，主要用于求解LR問(wèn)題，下面說(shuō)說(shuō)我碰到的一些問(wèn)題： ，往往需要迭代幾十步。在分布式情況下，為了計(jì)算方便通常會(huì)把u的更新步驟挪在最前面，這樣u和x的更新可以放在一塊：ADMM的框架確實(shí)很牛逼，把一個(gè)大問(wèn)題分成可分布式同時(shí)求解的多個(gè)小問(wèn)題。?1N∑Nixi，y175。此時(shí)我們把上面的問(wèn)題重寫為下面的形式：除了把目標(biāo)函數(shù)分成N塊，還額外加了N個(gè)等式約束，使得利用每塊樣本計(jì)算出來(lái)的模型參數(shù)xi都相等。常見的機(jī)器學(xué)習(xí)模型如下： minimize x∑Jj=1fj(x)+g(x
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