积分和数值优化(nlminb) R - 腾讯云开发者社区

在0.1~1 区间上的值，初步看该方程的积分项比较复杂不易给出原函数。用MATLAB也无法直接求出原函数。自然而然就想该函数如何在不求积分项原函数的情况下计算出积分项的具体值。..._{rectangle}$$','Position',[1.6 1]); % 创建 label xlabel('x');ylabel('y'); % 创建 title title('蒙特卡洛求复杂函数积分数值...y负轴求积分计算结果存在负值，这是用程序自动计算积分的弊端，需要自行调整程序。...根据图像分析可得如下结论：（1）：三种方法计算的函数值大致走势一致，三种方法互证可行性，自变量较大是三者一致性较好，自变量减小时，差别明显；（2）蒙特卡洛算法和符号算法整体吻合程度较高，在精度要求不是非常高的计算中可以用蒙特卡洛方法思路解决问题...过冷水也是在实践过程中发现各种问题，觉得有点意思就把自己的问题拿出来和大家共同分享，促进过冷水和读者之间相互交流以及知识增长。过冷水本期和大家分享的知识点就这些。

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数值优化—复杂函数重积分计算方法实例演示

过冷水前段时间做了一篇数值优化—三种复杂函数数值积分方法实例演示的推文，有读者反映: 既然要的是数值解，为何还使用符号解？能坐车进城，就决不骑摩托车。...复杂函数用数值积分函数quad(f(x),xmin,xmax)完美求解，perfect!...判断函数表达式和之前的语句不一样。具体调整方法代码体现在多重积分计算时要将概率稳定性和运行时间综合考虑选取实验次数。...现在简单给讲一下integral2函数二重积分涉及到积分先后顺序和积分限的问题在此不讲，该函数的积分限和积分先后顺序是固定好的，无须讨论。...在用函数近似替换和蒙特卡洛算法时，和数值积分是交叉使用的，为了使得程序运行简单还混用其它方法，来减少程序运行时间，说明在用Matalab解决一个复杂的问题时，会涉及到各方面知识，综合性很高，Matalab

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R问题｜数值模拟流程记录和分享

由于工作还在继续，完整代码现阶段不会公开，下面给出部分代码和代码编写思路。整个工作流程：由于参数不同，会得到不同的结果。我的目标是将不同参数模拟的结果最后通过一副图进行可视化。...部分脚本注意：为了方便查看，我将自己论文所需函数都放到了all_function.r脚本中，然后使用source()将其进行加载。脚本中参数修改主要是numbers，sigma，nums和it。...在每个 R 脚本中存储所有 Rdata 和数据集代码如下： write.xlsx(sheets, paste("....新建了一个R脚本,绘制图形文件名叫 plot_all.r。主要功能是将刚才每个不同参数的脚本得到的数据绘制图形，然后使用相应的包将他们合成一个图。代码缩略图可见文末，这里先介绍各个函数的功能。...具体教程参考：R语言统计与绘图：给组合图形添加ABCD小标签；R可视乎｜合并多幅图形；R语言ggplot2作图一些好看的颜色搭配；paletteer包：拥有2100多个调色板！

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Redis 实现用户积分和积分排行榜微服务优化

文章目录修改添加积分方法积分排行控制层redis实现积分排行业务逻辑层 Redis排行榜测试使用 JMeter 压测对比在之前的博客中我通过 MySQL数据库实现了积分和积分排行榜功能...RedisTemplate的ZSetOperations中有一个一个API方法叫reverseRangeWithScores(key, start, end)其中start从0开始，返回的是member和score...个人排名：使用REVRANK和ZSCORE操作进行读取； /** * 查询前 20 积分排行榜，并显示个人排名 -- Redis * * @param accessToken...使用 JMeter 压测对比通过JMeter分别对数据库和Redis两种方式实现的积分排行榜进行压力测试（5000并发），可以发现Redis在响应速度，吞吐量上面都提升明显，同时异常率更低。...不同的是Sorted Sets中的每个成员都分配了一个分数值(score)，它用于在Sorted Sets中进行成员排序，从最小值到最大值。

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R语言使用随机技术差分进化算法优化的Nelson-Siegel-Svensson模型|附代码数据

列表数据和算法与以前几乎相同；目标函数保持完全相同。仍然需要运行算法。（同样，我们检查返回的目标函数值。）...本文选自《R语言使用随机技术差分进化算法优化的Nelson-Siegel-Svensson模型》。...R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析R语言和QuantLib中Nelson-Siegel模型收益曲线建模分析R语言使用随机技术差分进化算法优化的Nelson-Siegel-Svensson...模型用R语言用Nelson Siegel和线性插值模型对债券价格和收益率建模R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析R语言中的Nelson-Siegel模型在汇率预测的应用python...使用LASSO回归预测股票收益R语言数据的收益率和波动性交易R语言用线性模型进行预测：加权泊松回归，普通最小二乘，加权负二项式模型，多重插补缺失值使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus

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R语言使用随机技术差分进化算法优化的Nelson

由于我们将使用随机技术进行优化，因此我们应该重新运行几次。变量nRuns设置示例重启的次数。...lower = data$min,upper = data$max,control = list(eval.max = 50000L,iter.max = 50000L)) 同样，我们比较返回的目标函数值和最大误差...sol2$par, tm) - data$model(betaTRUE,tm)) )[1] 1.5787e-07> sol2$objective[1] 1.5787e-07 为了比较我们的两个解（DE和nlminb...列表数据和算法与以前几乎相同；目标函数保持完全相同。仍然需要运行算法。（同样，我们检查返回的目标函数值。）..."),col = c("black","blue","darkgreen"),pch = c(1,NA,NA), lty = c(0,1,2), bg = "white") 参考文献关于数值优化中

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深度 | 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题

我们认为问题可能在于参数估计的协方差矩阵的估计，并且我煞费苦心地推导和编写函数以使该矩阵不使用数值微分，但这并没有阻止不良行为。...默认情况下，garchFit() 使用 nlminb()（带约束的拟牛顿方法）来解决优化问题，使用数值计算出的梯度。不过，我们可以选择其他方法。...，讨论了 R 需要更好的优化计算实践。...我已经写下了要优化的量，我有一个 GARCH(1,1) 的梯度和 Hessian 矩阵的公式。...延续原作者的思路，下面是后续研究工作和博客写作的安排：验证上述补救手段；测试 rugarch 的数值稳定性；测试 rmgarch 和 MTS 等数值稳定性；测试 pyflux、arch 和 statsmodels

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第六章参数估计与R实现（上）

3.函数nlminb() 在实际应用中，上面这三个基本函数在遇到数据量较大或分布较复杂的计算时，就需要使用优化函数nlminb() nlminb(start, objective, gradient =...，用于设置参数的初始值;objective指定要优化的函数:gradient和hess用于设置对数似然的梯度，通常采用默认状态;control是一个控制参数的列表:lower和upper设置参数的下限和上限...在R中编写对数似然函数时，5个参数都存放在向量para中，由于nlminb()是计算极小值的，因此函数function中最后返回的是对数似然函数的相反数。...通过直方图中两个峰对应的x轴数值(大概为50和80>，就可以将初值设定为μ1和μ2。...para[1];beta=para[2] 通过图形来观察估计的效果，比较损失次数的样本值和估计值： > l=length(num) > nbinomnum=dnbinom(0:5,r,1/(1+beta

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拓端tecdat|R语言投资组合优化求解器：条件约束最优化、非线性规划求解

nlm(f, c(10,10)) nlminb(): 进行无界约束优化。....nlminb(c(-1.2, 1), f) nlminb(c(-1.2, 1), f, gr) optim 基础函数optim()作为许多其他求解器的包，可以方便地使用和比较。...优化基础我们已经看到了两个包，它们是许多其他求解器的包。用于凸问题、MIP和非凸问题 ROI包为处理R中的优化问题提供了一个框架。...LP – 考虑 LP: 最大化: 约束： #> ROI: R 优化基础设施#> 求解器插件: nlminb, ecos, lpsolve, scs.#> 默认求解器: auto....R为凸优化提供了一种面向对象的建模语言。

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Android编译优化：D8和R8

如果日常做Android开发的你不关注Google针对编译优化的话做的努力的话，会对D8和R8这两个名词会比较陌生。...最近要升级工程的Gradle版本，正好涉及到开启D8和R8的问题，笔者就简单整理解释下这两者的作用和概念。一张图概括Android编译器进化 ?...编译器来优化编译速度。...R8 R8是用来替代Proguard的一个工具，是新一代的代码压缩工具。R8之前采用D8+Proguard的形式构建，R8则将混淆和D8工具进行整合，目的是加速构建时间和减少输出apk的大小。 ?...Gradle插件版本达到3.4.0及以上，默认会开始R8进行代码优化。

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测试mktime和localtime_r性能及优化方法

// // 结论： // 1) 环境变量TZ和isdst均不影响localtime_r的性能 // 2) 环境变量TZ严重影响mktime和localtime的性能 // 3) mktime性能不受isdst...// 因此对于localtime_r，传递给tzset_internal的第一个参数总是为0（tp !...always) return; // 对于localtime_r第一次调用后，后续都在这里直接返回！...&localtime_offset); } void __tzset (void) { __libc_lock_lock (tzset_lock); // 和localtime_r一样也会调用...printf("test: localtime_r ...

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测试mktime和localtime_r性能及优化方法

// 测试mktime和localtime_r性能及优化方法 // // 编译方法：g++ -g -o x x.cpp或g++ -O2 -o x x.cpp，两种编译方式性能基本相同...// // 结论： // 1) 环境变量TZ和isdst均不影响localtime_r的性能（第一次调用了除外） // 2) 环境变量TZ严重影响localtime的性能 //...3) 环境变量TZ和isdst均会严重影响mktime的性能 // *4) 注意mktime的参数即是输入参数也是输出参数，它会修改isdst值 // *5) 另外需要注意localtime_r...// 因此对于localtime_r，传递给tzset_internal的第一个参数总是为0（tp !...(void) { __libc_lock_lock (tzset_lock); // 和localtime_r一样也会调用tzset_internal

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SSE图像算法优化系列六：OpenCv关于灰度积分图的SSE代码学习和改进。

最近一直沉迷于SSE方面的优化，实在找不到想学习的参考资料了，就拿个笔记本放在腿上翻翻OpenCv的源代码，无意中看到了OpenCv中关于积分图的代码，仔细研习了一番，觉得OpenCv对SSE的灵活运用真的做的很好...sum_row[j] = (v += src_row[j]) + prev_sum_row[j]; } 为了说明更方便，这里贴出我做的普通C语言的代码和重新优化后的...// 行方向累加 LinePD[X] = LinePL[X] + Sum; // 更新积分图...注意到我核心的改动在于原始代码中的el8shr12和el8shr03的计算中的_mm_unpacklo_epi8被消除了，而在el8shr0一句中增加了一个_mm_unpacklo_epi8，因此少了3...以上是灰度模式的算法，在我的笔记本电脑上，SSE优化后的语句虽然增加了很多，但是执行效率约能提升30%，不过在一些PC上，普通的C和SSE优化后却没有啥速度区别了，这也不知道是为什么了。

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1900页数学基础：面向CS的线性代数、拓扑、微积分和最优化

这本书涵盖了计算机科学所需的线性代数、微分和最优化理论等问题，可谓详尽。链接：http://www.cis.upenn.edu/~jean/math-basics.pdf ? 为什么要读这本书？...这些奇怪的术语背后涉及的是大量有关最优化理论的「经典」线性代数知识。那么问题来了：要想理解并用好机器学习、计算机视觉等领域的工具，你就需要打好线性代数和最优化理论的知识基础。...这本书的主要目的是介绍线性代数和最优化理论的基础知识以及这些知识在机器学习、机器人学、计算机视觉等领域的应用。该书包含以下 10 卷： 1. 线性代数 2. 仿射几何和射影几何 3....拓扑和微分 6. 最优化理论基础 7. 线性优化 8. 非线性优化 9. 在机器学习中的应用 10. 附录从大纲来看，除了基础内容外，该书还探讨了一些对于应用非常重要的知识。...他还曾发表过谐波分析与表征理论、线性代数和优化器的机器学习应用、关于微分几何和李氏群的说明等书籍。本文为机器之心整理，转载请联系本公众号获得授权。

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1900页数学基础：面向CS的线性代数、拓扑、微积分和最优化

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1900页数学基础：面向CS的线性代数、拓扑、微积分和最优化

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R语言学习 - 热图美化（数值标准化和调整坐标轴顺序）

温故知新 R语言 - 入门环境Rstudio R语言 - 热图绘制 (heatmap) R语言 - 基础概念和矩阵操作 R语言 - 热图简化热图美化上一期的绘图命令中，最后一行的操作抹去了之前设定的横轴标记的旋转...上图的测试数据，数值的分布比较均一，相差不是太大，但是Gene_4和Gene_5由于整体的值低于其它的基因，从颜色上看，不仔细看，看不出差别。...非线性颜色则是对数据比较小但密集的地方赋予更多颜色，数据大但分布散的地方赋予更少颜色，这样既能加大区分度，又最小的影响原始数值。通常可以根据数据模式，手动设置颜色区间。...Max. 3.30 16.05 60.00 681.40 225.80 10000.00 # 在最小值和第一四分位数之间划出6个区间，第一四分位数和中位数之间划出6个区间，中位数和第三四分位数之间划出...17 a Grp_5 5.718 18 b Grp_5 24.84 19 c Grp_5 101.45 20 d Grp_5 10500 # 虽然看上去还是数值

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R语言与点估计学习笔记（EM算法与Bootstrap法）

众所周知，R语言是个不错的统计软件。今天分享一下利用R语言做点估计的内容。...二、极大似然估计（MLE）极大似然估计的基本思想是：基于样本的信息参数的合理估计量是产生获得样本的最大概率的参数值。...然而这里还有一些没有解决的问题，比如使用nlminb初始值的选取。希望阅读到这的朋友给出些建议。...我们可以通过观察样本数据来推测参数知道c和d二人得到的糖果数，也知道a与b二人的糖果数之和为h，如何来估计出参数miu呢？前面我们知道了，如果观察到a，b，c，d就可以用ML估计出miu。...由两个式子可得到 a=0.5*h/(0.5+miu)和b=miu*h/(0.5+miu)。

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【机器学习】因微知著，穷数通灵：微积分与机器学习的量化之美

梯度与优化：在优化算法中，多重积分帮助计算梯度和Hessian矩阵，提升优化效率。特征工程：通过多重积分计算高维特征的累积量，增强模型的表达能力。...1.2.2 多重积分的发展 20世纪，随着计算机技术的快速发展，多重积分的数值计算方法得到了极大的提升。数值积分方法如蒙特卡罗积分、梯形法、辛普森法等，使得复杂多维积分的计算变得更加高效和准确。...状态转移方程和奖励函数都可以通过微分方程来建模，以预测智能体在不同状态下的行为和收益。 2.3.2 优化算法优化算法是机器学习的核心，用于最小化或最大化目标函数。...通过这个实战项目，我们深入了解了多重积分与微分方程的计算方法及其在机器学习中的应用。多重积分帮助我们处理高维数据的累积量计算，而微分方程则是描述和优化动态系统的关键工具。...小结：多重积分扩展了单变量积分的概念，使我们能够处理多维数据的累积量计算。微分方程是描述动态系统和优化过程的关键工具，广泛应用于机器学习的各种算法中。

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在 R 中估计 GARCH 参数存在问题（基于 rugarch 包）

solver 参数接受一个字符串，说明要使用哪个数值优化器来寻找参数估计值。函数的大多数参数管理数值优化器的接口。特别是，solver.control 可以接受一个传递给优化器的参数列表。...下面我列出将要考虑的所有优化方案。我只使用 solver.control，但可能有其他参数可以帮助数值优化算法，即 numderiv.control，它们作为控制参数传递给负责标准差计算的数值算法。...不幸的是，nlminb 也没有收敛，因此也必须省略。 ? 这里是 PRAXIS 和 AUGLAG + PRAXIS 给出了“最优”结果，只有这两种方法做到了。其他优化器给出了明显糟糕的结果。...对于由模型 2 生成的序列，最佳结果是由 nlminb 求解器实现的，但参数值不合理，标准差很大。至少 CI 将包含正确值。...我将在本文的最后再次说一遍，特别强调：不要将数值技术和结果视为理所当然的！

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数值优化—三种复杂函数数值积分方法实例演示

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