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测试函数归类

于 2021-11-14 发布
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代码说明:

对于做全局优化算法的研究人员是一本不可多得的测试函数大全

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

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    【实例简介】非常漂亮的LaTex简历模板(著名的moderncv的中文版),有多种样式可供选择!使用XeLaTex进行编译,克服了使用CJK包时的种种中文化问题。建议使用CTexLive2009、texlive2010进行编译,注意必须使用xelatex命令编译。模板中已经定义好了常用的中文字体及字号可以直接使用,重新定义的中文字体命令同Ctex或Ctexlive中的命令一致,使用方便。使用Xelatex编译完美支持中文的同时可以保持原moderncv模板的完整特性,可以直接用来生成漂亮的中文简历,一定可以满足你的需求。(2011-7-21重新上传,修正了latex版本更新造成的一些问题,目前能够在windows linux mac os下正常编译)
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    针对RPCA(鲁棒pca)的pptPCAPCA直观理解PCA矩阵相乘与投影向量B的模为1,则A与B的内积值等于A向B所在直线投影的矢量长度PCA矩阵相乘与坐标空间映射C三BQB为单位向量,相互正交CCBBPCA月gPCASVD=2OOOOO为单位向量,相互正交PCA前特征前特征前特征iiii出补R:_}原图P与前特征前特征前特征ROBUST PCA经典PCA局限性smc∥ Gaussian noises sparse, large errorsclassical PCA outputclassical PCA outputROBUST PCA提出 Robust pca给出:D=A0+E0,恢复A0和EoLoW-rankSparse componentcomponentgross errorsmin rank(A)+rIEllo subj A+E=D低秩:rank(A)=#{0(A)≠0}sparse, large errors稀疏:‖E|0=#{E;≠0}Not always -original problem is NP-hard
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