專題：等式約束條件下不等式的范圍問題-文庫吧資料
2024-11-07 02:48本頁面
【正文】 需要注意的地方？ 生2：除以的這個數(shù)不能為0。（課件出示）師：剛才的實驗是“兩邊同時擴大相同的倍數(shù)”，這讓我想到了，假如兩邊同時縮小相同的倍數(shù)，天平也會平衡嗎？課件出示：兩邊同時縮小相同的倍數(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)量同時擴大2倍，天平依然平衡。生：右邊增加后的質(zhì)量是原來的2倍。師：你又能寫出一個等式嗎？（生：能，2a+100100=b+100100）師：觀察三個等式你發(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)量是原來的2倍。觀察天平你能寫出一個等式嗎？（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，請學生說一說想法。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，你能寫一個怎樣的等式？ 生：2a=b。師：天平平衡，說明什么？ 生：說明左右兩邊的質(zhì)量相同。出示課件 生：交流找出等式 并板書出來。板書：表示相等關(guān)系的式子是等式。（板書：添等號）提問：還能找出哪些等量關(guān)系？學生交流，抽學生說。師：數(shù)學上把表示等量的數(shù)或式子可以用等號連接起來。師：那它們的大小怎樣？ 生：大小相等。抽生匯報。師：同學們真會動腦筋，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。學生獨立完成后匯報結(jié)果?！窘虒W過程】一、復習導入 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)及簡單應用?！窘虒W重、難點】 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目標】1認識等式，說出等式的意義。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”，懂得滿足自己的生活，也是一種幸福。永遠不要羨慕別人的生活，即使那個人看起來快樂富足。當我們付出的越多，內(nèi)心就越幸福。助人不僅僅是付出，更是一種收獲。助人有時候會“吃虧”，甚至惹來不必要的麻煩。我們永遠也離不開它，因為，學習給予我們養(yǎng)分，讓我們浸泡在無限幸福之中?！皩W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?；蛟S有人覺得學習苦悶不堪，但人生就是一個不斷學習的過程。其實，老太太是幸福的，雨天，小兒子生意興隆；晴天，大兒子顧客盈門。幸福無處不在——有一個老太太，她的大兒子做了洗染店老板，小兒子做了雨傘店老板。每次算法的復雜度都是O(n2)，這對應著矩陣向量的乘積。對于計算復雜性，我們應指出的是，在高光譜應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uk+1172。n項，（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步可以簡單寫成：uk+1172。G186?，F(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 和子問題求解逐漸精確的策略可以降低xi更新時的耗時，但也使得算法更加復雜，需要設定的參數(shù)也增加了。：α的取值依賴于具體的問題，很多時候的確可以加快收斂速度，但對有些問題甚至可能帶來不收斂的后果。個人建議使用模型在測試集上的效果來確定是否停止迭代。：停止準則主要考量的是xi和z之間的差異和它們本身的變動情況，但這些值又受ρ的取值的影響。我自己全部實現(xiàn)了一遍這個框架，主要用于求解LR問題，下面說說我碰到的一些問題： ，往往需要迭代幾十步。在分布式情況下，為了計算方便通常會把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的框架確實很牛逼，把一個大問題分成可分布式同時求解的多個小問題。?1N∑Nixi，y175。此時我們把上面的問題重寫為下面的形式：除了把目標函數(shù)分成N塊，還額外加了N個等式約束，使得利用每塊樣本計算出來的模型參數(shù)xi都相等。常見的機器學習模型如下： minimize x∑Jj=1fj(x)+g(x
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