变分优化方法
变分分布和先验分布

变分分布和先验分布概述变分分布和先验分布是贝叶斯推断中重要的概念。
变分分布是一种优化方法,它用于近似贝叶斯推断中的后验分布。
先验分布是在观测数据之前,对模型参数分布的一种知识或假设。
变分分布和先验分布可以帮助我们处理模型选择、泛化能力以及推断等问题。
变分分布变分分布是一种优化方法,它用于近似复杂的后验分布。
变分分布通过定义一类可分解的概率分布族来寻找后验分布的最优近似。
这些分布可以由一些参数控制,这些参数可以通过最小化一种度量来优化。
变分分布可以进一步分为均值场变分方法(mean-field variational inference)和全局变分方法(global variational inference)两种。
均值场变分方法假设后验分布可以被分解为一系列独立的分布的乘积。
这些分布通常称为因子分布,可以通过最小化一个变分下界来找到近似的后验分布。
全局变分方法中,不再需要假设后验分布具有可分解的因子分布。
相反,它假设后验分布可以通过各种非参数的方式表示。
这种方法通常需要更复杂的计算,但是可以获得更精确的近似结果。
先验分布先验分布是在观测数据之前,对模型参数分布的一种知识或假设。
先验分布可以用来约束模型参数的取值,以确保模型具有良好的泛化能力。
根据贝叶斯推断的定义,先验分布和后验分布的结合,会给出一个完整的贝叶斯模型。
先验分布可以分为共轭先验和非共轭先验两类。
共轭先验是指先验分布和似然函数满足同一种分布类型,这种先验分布可以简化贝叶斯推断的计算。
常见的共轭先验包括高斯分布、伽马分布和狄利克雷分布等。
非共轭先验没有和似然函数同种分布类型,这种先验分布通常比较复杂,需要使用其他的推断方法,如马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)等。
应用变分分布和先验分布可以应用于很多贝叶斯模型中。
对于混合模型(mixture models),我们通常需要选择模型的数量以及每个模型的参数。
可以使用具有狄利克雷分布先验的以分配法(dirichlet process)来自动选择模型数量。
最优化与变分法

最优化与变分法最优化问题是研究如何找到使一个目标函数取得最大(或最小)值的变量值。
最优化问题在科学、工程和经济领域中有着广泛的应用。
而变分法是一种分析和解决最优化问题的数学工具。
一、最优化问题的定义和基本概念在数学中,最优化问题可以形式化地描述如下:给定一个目标函数和一组变量的约束条件,寻找使目标函数取得最大(或最小)值的变量值。
最优化问题可分为有约束和无约束两种情况。
在最优化问题中,我们通常要考虑目标函数的优化准则,如最小化成本、最大化效益等。
同时,变量的取值范围也是一个重要的考虑因素。
约束条件可以是等式或不等式。
二、最优化问题的解法在解决最优化问题时,常用的方法包括数值方法和解析方法。
数值方法通过迭代计算来逐步逼近最优解,而解析方法则通过求解数学方程或利用变分法来得到最优解。
本文将重点介绍一种常用的解析方法——变分法。
三、变分法的基本原理变分法是一种以变分运算为基础的最优化方法。
它的核心思想是将最优化问题转化为找到一个函数使得目标函数取得极值的问题。
变分法的基本步骤如下:1. 假设变量是一个连续可微的函数。
2. 将目标函数表示为变量和变量的导数的函数。
3. 通过变分运算得到目标函数的变分表达式。
4. 对变分表达式进行求导,令导数为零,得到极值条件。
5. 解方程组或边界条件,求得最优解。
四、变分法的应用举例变分法在物理学、工程学和应用数学等领域中有着广泛的应用。
以经典力学中的最小作用量原理为例,说明变分法在物理问题中的应用。
最小作用量原理是指自然界中发生的物理过程,其路径是使作用量取得极小值的路径。
作用量可以通过对拉格朗日函数积分得到。
利用变分法,可以求解出使作用量取极小值的路径,即物体的真实运动轨迹。
除了经典力学,变分法还广泛应用于控制理论、经济学、流体力学等领域。
通过变分法,可以求解出最优的控制策略、最优的经济决策以及流体力学中的最优流动形态。
五、总结最优化问题是研究如何找到使目标函数取得最大(或最小)值的变量值的问题。
优化,报童,变分模型

模型假设
1.报童知道卖出各个数量的概率的大小.
2.设报童每天批进报纸 n份,进价为 b元,卖价为a 元,处理价为c元.
建模
由假设,报童每卖出一份报纸获利 a b元,每处理
一份报纸亏损 b c元。当卖出量 r n时,报童获利
a br b cn r元,
当卖出量r n时,报童获利
a bn元.
本章讨论的是用数学建模的方法来处理优化问题:即 建立和求解所谓的优化模型。注意的是建模时要作适当 的简化,可能使得结果不一定完全可行或达到实际上的 最优,但是它基于客观规律和数据,又不需要多大的费 用。如果在建模的基础上再辅之以适当的检验,就可以 期望得到实际问题的一个比较圆满的回答。
本章介绍较为简单的优化模型,归结为微积分中的极 值问题,因而可以直接使用微积分中的方法加以求解。
分析
⑴若每天生产一次,无存储费,生产准备金5000元, 故每天的总费用为5000元;
⑵若10天生产一次,每次生产1000件,准备金5000 元,存储费900+800+…+100=4500元。平均每天950元。
⑶若50天生产一次,每次生产5000件,准备金5000 元,存储费4900+4800+…+100=122500元,平均每天 2500元。
优化模型
优化模型的数学意义
优化问题是在工程技术、经济管理和科学研究等领域 中最常遇到的一类问题。设计师要求在满足强度要求等 条件下合理选择材料的尺寸;公司经理要根据生产成本 和市场需求确定产品价格和生产计划,使利润达到最 大;调度人员要在满足物质需求和装载条件下安排从各 供应点到各需求点的运量和路线,使运输总费用达到最 低。… …
由于规定缺货量需补足,所以在 R A r
变分em算法

变分EM算法引言变分EM算法(Variational EM algorithm)是一种用于估计隐变量模型参数的迭代优化算法。
它结合了EM算法中的期望步骤(E步骤)和最大化步骤(M步骤),并使用变分推断方法对隐变量进行近似推断。
变分EM算法广泛应用于机器学习、统计学、计算机视觉等领域,并且在实际应用中取得了很好的效果。
二级标题1: EM算法回顾EM算法(Expectation-Maximization algorithm)是一种迭代优化算法,用于求解含有隐变量的概率模型的参数估计问题。
它的基本思想是通过迭代求解两个步骤:期望步骤(E步骤)和最大化步骤(M步骤)。
具体步骤如下:1.初始化模型参数。
2.E步骤:根据当前模型参数,计算隐变量的后验分布。
3.M步骤:最大化隐变量的边缘似然函数,求解模型参数的极大似然估计。
4.重复执行2和3步骤,直到收敛到最优解。
二级标题2: 变分推断变分推断(Variational Inference)是一种近似推断方法,用于在复杂的概率模型中近似计算边缘分布。
它基于变分计算和优化理论,通过寻找一个简单的分布来逼近目标分布,从而简化概率模型的计算问题。
在变分推断中,我们引入一个参数化的简单分布Q来近似复杂的后验分布P。
我们的目标是选择最优的Q,使得Q和P之间的差异最小化。
这个优化问题可以通过最小化Kullback-Leibler散度来解决。
二级标题3: 变分EM算法推导变分EM算法将变分推断方法应用于EM算法中。
它利用变分推断来近似计算隐变量的后验分布,并通过优化目标函数来求解模型参数的极大似然估计。
1.初始化模型参数和简单分布Q。
2.E步骤:根据当前模型参数和简单分布Q,计算隐变量的后验分布。
3.M步骤:最大化近似的边缘似然函数,求解模型参数的极大似然估计。
4.更新简单分布Q,以减小Q和真实后验分布的差异。
5.重复执行2、3和4步骤,直到收敛到最优解。
二级标题4: 变分EM算法的收敛性变分EM算法的收敛性是指算法迭代到一定步数后,能够找到一个极大似然估计,并且达到局部最优解。
数学中的变分法与最优化

数学中的变分法与最优化在数学中,变分法和最优化是两个相关而又独立的概念。
变分法是一种通过求解函数的变分问题来研究函数的性质和优化方法的数学工具,而最优化则是通过寻找函数的最优解来解决实际问题的方法。
本文将分别介绍变分法和最优化,并探讨它们在数学中的应用。
一、变分法变分法是研究函数变化的一种数学方法,它通过将函数的小变化转化为函数的极限变化来研究函数的性质。
变分法的基本思想是,在给定的边界条件下,求解一个函数的极小值或极大值问题。
这个问题可以通过求解一个变分问题来实现。
以最简单的变分问题为例:求解一个函数的极小值。
假设我们有一个函数y=f(x),同时给定起点和终点上的边界条件y(a)=A 和y(b)=B。
变分问题就是要找到一个函数y=f(x),使得在满足边界条件的情况下,其对应的积分值最小。
为了解决变分问题,我们引入了一个新的函数,称为变分函数。
变分函数是原函数加上一个微小的扰动函数,即y=f(x)+εφ(x),其中ε是一个趋近于零的常数,φ(x)是一个光滑函数。
通过对变分函数求导,并利用边界条件,我们可以得到一个关于φ(x)的方程,称为欧拉-拉格朗日方程。
通过求解这个方程,就可以得到变分问题的解。
变分法在物理学、工程学和经济学等领域有广泛的应用。
例如,在物理学中,变分法可以用来求解最小作用量原理问题,从而得到质点的运动方程;在工程学中,变分法可以用来解决材料的弹性力学问题;在经济学中,变分法可以用来求解最优生产方案的问题。
二、最优化最优化是一种寻找函数的最优解的方法。
最优化可以分为无约束最优化和约束最优化两种情况。
无约束最优化是指在没有任何限制条件下,寻找函数的最大值或最小值。
约束最优化则是在给定一些条件下,寻找函数的最大值或最小值。
无约束最优化问题的求解可以通过求解目标函数的导数为零的方程来实现。
该方程的解对应于函数的极值点。
根据导数的符号可以判断是极大值还是极小值。
有时候我们还需要通过二阶导数的信息来确定极值的性质。
最优控制问题的变分方法

最优控制问题的变分方法在数学与控制理论中,最优控制问题是研究如何选择最佳的控制策略,以使系统的性能达到最优的问题。
变分方法便是解决最优控制问题的一种重要数学方法。
一、引言最优控制是控制理论中一个重要的分支,它通过对系统建模和优化理论的应用,旨在找到使系统性能达到最佳的控制策略。
而变分方法,则是解决最优控制问题的一种有效途径。
二、变分法概述变分法是以变分运算为基础的数学方法,在最优控制问题中得到了广泛的应用。
它通过对控制信号进行微小的变分,并得到变分函数的极值来确定最优控制策略。
变分法的基本思想是将最优控制问题转化为求解变分问题,从而得到最优解。
三、变分法的基本原理1. 贝尔曼原理贝尔曼原理是变分法的核心原理之一。
它通过将最优控制问题分解为两个部分,即值函数和最优策略。
通过解反向动态规划方程,可以得到最优策略和值函数。
2. 泛函极值原理泛函极值原理是变分法的另一个重要原理。
它通过对泛函进行变分,并通过求解变分问题来得到泛函的极值。
在最优控制问题中,泛函可以表示系统性能的指标,如性能函数、代价函数等。
四、变分法的应用变分法在最优控制问题中有着广泛的应用。
以下是几个典型的应用领域:1. 高维空间中的最优控制在高维空间中的最优控制问题中,变分法能够通过求解变分问题,得到最优控制策略。
2. 动态规划动态规划是最优控制中一个重要的方法,变分法能够通过解反向动态规划方程,得到最优策略和值函数。
3. 时间最优控制时间最优控制问题中,变分法可以通过求解变分问题,得到最优控制策略以及最小时间。
五、总结变分方法是解决最优控制问题的一种重要数学方法。
它通过对控制信号进行微小的变分,并求解变分问题来得到最优控制策略。
变分法的应用非常广泛,能够解决包括高维空间中的最优控制、动态规划和时间最优控制等问题。
通过变分方法,我们能够有效地求解最优控制问题,并得到系统性能达到最优的控制策略。
最优控制问题的变分方法就是如上所述的一种有效的数学方法。
变分法及其在优化问题中的应用

变分法及其在优化问题中的应用变分法是一种数学方法,广泛应用于优化问题的求解中。
它的基本思想是通过对一个函数进行变分,找到使得该函数取极值的条件。
在本文中,我们将介绍变分法的基本概念,并探讨其在优化问题中的应用。
首先,让我们来了解一下变分法的基本概念。
在数学中,变分法是一种用于求解泛函的方法。
泛函是一类函数,它的自变量是函数而不是变量。
通过对泛函进行变分,我们可以找到使得泛函取极值的函数。
在变分法中,我们通常会遇到一个重要的概念,即变分。
变分是指对一个函数进行微小的变化。
具体来说,对于一个函数f(x),我们可以将其变分表示为δf(x)。
变分可以用来表示函数在某一点上的微小变化,类似于微分表示函数在某一点上的斜率。
接下来,让我们来看一下变分法在优化问题中的应用。
在优化问题中,我们通常需要找到一个函数的最大值或最小值。
这可以通过对函数进行变分来实现。
具体而言,我们可以通过求解一个泛函的变分问题来找到函数的极值点。
例如,假设我们有一个函数f(x),我们想要找到使得该函数取极小值的函数。
我们可以构建一个泛函J[f(x)],其中J[f(x)]表示函数f(x)的某种性质。
然后,我们可以通过求解泛函的变分问题来找到使得J[f(x)]取极小值的函数f(x)。
在实际应用中,变分法可以解决许多不同类型的优化问题。
例如,在物理学中,变分法被广泛应用于拉格朗日力学和哈密顿力学中。
在这些领域中,变分法可以用于推导出物体在给定约束条件下的运动方程。
此外,变分法还可以应用于工程学、经济学和计算机科学等领域中的优化问题。
在工程学中,变分法可以用于优化结构的设计,以使得结构在给定约束条件下具有最佳的性能。
在经济学中,变分法可以用于优化决策问题,以使得决策者能够获得最大的利润或效用。
在计算机科学中,变分法可以用于优化算法的设计,以提高算法的效率和性能。
总之,变分法是一种强大的数学工具,可以应用于各种优化问题的求解中。
通过对泛函进行变分,我们可以找到使得函数取极值的条件。
变分不等原理的优化解法及应用

1 摩擦约束形变理论的变分不等原 理及优化解法
对 于满 足本构方 程 、 方程 、 几何 位移边 界条 件 的摩擦约束 形变理 论 , 势能泛 函如 下 其
仃 f()— A+ H r d J = AoV J V — F ed l — d
v v r r . r.
维普资讯 http://www来自第 2卷 l第 1 期
南 昌水 专 学 报
Ju a fN n h n o lg fW ae n e v n y a d Hy re e t c P w r o r l a c a g C l e o trCo s ra c d o l r o e n o e n c i
对 泛 函式 ( ) 分 , 1变 有
3 / 0, /_ >
() 2
式 中 ( ) 为应变 能密度 ,
为体力密 度在 方 向 的分量 , 为接触边界位 移 的切 向分 量 , 为接触边 界位 移的法 向分量 ,
收 稿 日期 :0 1 2— 1 2 0 —1 0
基金项 目: 国家 自然科学基金资助项 目(96 0 2 , 昌水专科研基盎资助项 目(Z 0 1 0 ) 17 2 0 )南 S20 — 1 作者简介 : 辉 (9 9一) 男 . 孙 15 , 江西瑚 口人 , 教授 , 主要从事固体力学 、 材料加工工程及计算机 应用研究
Ⅱ 』( d 』 l — d, =^ g d J F ) r
V
() 3
应 力偏量 、 能量 函数为 0
2
一 =: — =
() 4
A ) ( = 为 了求 问题 的近 似解 , 所 给 问题 , 针对 设定近 似速度场
=; =
变分不 等原理 指出 , 足实 际情况 的速 度场 必使式 () 极小 值 . 满 3取
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b
b
∫ f (x )δ u x dx = ∫ f (x )d δ u
a
a
=
f (x )δ u
∫ b
a
−
b
δu
a
df (x ) dx
dx
(A.27)
(A.27)式中,就通过分部积分法,把高阶 δ
u
(即
x
δ
du dx
或 d δ u )转化为低阶 δ u dx
,
于是就可以求解了。
二、利用变分推导哈密顿方程
另一个是,变分远不像一般人想象的那么复杂。只要弄清楚了变分的数学意义,运用变 分就跟运用微分一样简单。经济学上纷繁复杂的跨期最优化,就成为简单的微分一样,用傻 瓜方法也可以做了。
所以在本变分阐述中,我不准备分析哈密顿方程那些东西。我愿意让读者不用哈密顿方 程,而用最基本最简单的数学法则,直接求解出结果——换句话说,读者只要掌握了这些基 本的数学法则,也能轻松推导出哈密顿方程。
δ u (x ) =
⎧ (x
⎨ ⎩0,
− x1 )(x 2 − x )2 , x ∉ [x1 , x 2 ]
x
∈
[x1 ,
x2 ]
此时 δ u 满足题设条件,但是却有:
b
x2
∫ f (x )δ u (x )dx = ∫ f (x )δ u (x )dx > 0
a
x1
这与命题的前提不符合,所以应该有 f (x ) ≡ 0 。证毕。
符合最优化要求,最优化自然也不能成立。
由于函数的变分和函数中变量的微分是在完全相互独立的空间进行,所以函数的变分
与函数中变量的微分、积分可以相互交换。即:
δ ∫ f (x )dx = ∫ δ f (x )dx
(A.22)
δ df (x ) = d δ f (x )
dx dx
变分的其它运算性质与微分一样,例如:
简单演示one control variable and one state variable 的模型的变分推导过程。
∫ m a x
∞
U
(x )e−ρtdt
0
(1)
subject to: z = g ( x , z )
(2)
f ( x , z ) ≥ 0 , z (0 ) 给定
(4)
写出拉格朗日式子:
(2)变分降阶的关键运用步骤——分部积分法
分部积分法是微积分中很常见的方法。在变分中也是一样的运用。只是由于在变分运 算中经常用到,成为降阶的重要步骤,所以这里单独提出。其重要性远超过欧拉方程(欧拉 方程本书不讨论,因为分部积分法很自然的就会推出欧拉方程)
对于积分中含有变分的导数的,可以通过分步积分法,去掉导数。 即:
δ J (y (x )) = 0 ,
δ 2 J > 0 , 极小 δ 2 J < 0 , 极大
(A.26)
b
引理:如果 δ u (a ) = δ u (b ) = 0 ,且对任何 δ u 都有 ∫ f (x )δ u (x )dx = 0 ,则 a
在 [a , b ]上, f (x ) ≡ 0 。
证明:用反证法。设若在某个区间 x 0 ∈ [x1 , x 2 ]有 f (x 0 ) > 0 ,则取:
给读者的建议:推荐使用变分方法。因为在变分推导的每一个步骤,你都知道自己推导 的经济意义所在,而且转换成哈密顿并不复杂。很多学生虽然会用哈密顿,但知其然不知其 所以然,只会套公式,却不知道自己优化的经济含义,这样,解书本上的题还可以,一到现 实问题的优化,基本上都会出错误。
(1)变分的性质
已知函数 y 0 (x ) ,则其附近的函数曲线可以表示成 y (x ) = y0 (x ) + δy (x )
∫ L =
∞ 0
⎡⎣U
(x )e−ρt
+
μ
(g
−
)z e − ρ t
+
λ
fe − ρ t ⎤⎦ d t
(5)
令H = U (x)+ μ g + λ f
(6)
则(5)式成为:
∫ ( ) L = ∞ H e − ρ t − μ ze − ρ t d t 0
(7)
以 z 为自变量对(7)式优化:
∫ ( ) δ L =
dx
为了简便而且容易让读者看懂,只写了一阶泰勒展开。况且在微小量下,这已足够)。可以
看到,这里完全是把函数变分当作函数来处理的。
变量的微分是不确定的微小变量;函数的变分是不确定的微小函数。
这对于以后求最优化时有用。由于变分是不确定的微小函数,所以只要有一个可以设计
的微小函数不符合最优化要求,最优化也不能成立;同时,如果只有某些设计好的微小函数
zdt
−
⎛
⎜ ⎜⎝
μ
e
−
ρ
tδ
z
∞ 0
−
∞d
0
μ e−ρt dt
⎞
δ
zdt
⎟ ⎟⎠
=
0
(10)
计算并整理得:
∫ ( ) δ L =
∞ 0
H z e − ρ t + μ e − ρ t − ρ μ e − ρ t
δ zdt − μ e− ρtδ z ∞ = 0 0
(11)
根据变分引理得:
H ze−ρt + μe−ρt − ρμe−ρt = 0 μe−ρtδ z ∞ = 0
(A.20)
δ y (x )称为 y (x ) 的变分。
( ( ) ( )) δ y = lim y x y ( x )→ y 0 ( x )
− y0
x
= lim Δ y
y (x )→ y 0 ( x )
(A.21)
变量的微分是变量;函数的变分是函数。
因此要完全按照函数来对待 δ y (x ) 。
譬如 δ y ( x + d x ) = δ y ( x ) + d δ y ( x ) d x (事实上应该写成泰勒展开,但我
0
由上面的第1个式子可以得到:
μ = ρμ − Hz
(12)
证Байду 版)
/c0i2kby58x
δ ( f1 + f2 ) = δf1 + δf2
(A.23) (A.24)
δ ( f1 f 2 ) = f1δ f 2 + f 2δ f1
(A.25)
由于变分是函数,所以函数取极值时的充分条件是变分为 0。二次变分大于 0 时为极小 值,小于 0 时为极大值。(微积分取极值是导数为 0;二次导数大于 0 时为极小值,小于 0 时为极大值。其与变分一样的,都是函数一阶变化为 0,二阶变化判断极大或极小)。即:
变分优化方法
CHINHUA
一、知识准备:变分
我要首先谈变分问题,一个是它很重要,因为它表示的是函数改变的数学后果;而一般 微分仅仅是讨论自变量改变但函数不变的数学后果。而经济学研究往往又研讨的是函数改变 问题。更重要的是,学经济的不少人又往往把函数的改变,与自变量改变所导致的点在函数 上的运动,混为一谈。所以弄清楚变分的数学意义,对于理解经济意义,也是极为重要的。
∞ 0
H z e − ρ tδ z − μ e − ρ tδ z d t = 0
(8)
交换第2项中变分和微分的顺序并整理得:
∫ ∫ δ L =
∞ 0
H
ze − ρtδ
zdt
−
∞ μ e−ρt
d
(δ
z)
dt
=
0
0
dt
(9)
对第2项分部积分法降阶,得:
∫ ∫ ( ) δ L =
∞ 0
H
ze − ρtδ