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Scilab(サイラボ)とは、1990年からフランスのINRIA(Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique、国立情報学自動制御研究所)とENPCで開発されているオープンソースの数値計算システムである[2][3][4][5][6]。2003年5月にScilabコンソーシアムが組織されて以降は、INRIAによって開発されていたが、2010年6月に公式発行元としてScilab Enterprises社が設立され、2012年7月からは完全に開発・発行を担当するようになった。さらに、2017年2月、バーチャルプロトタイピングの先駆者として知られるESIグループはScilab Enterprises社を買収すると発表し[7]、Scilab Enterprises社はその傘下に入った。 数値計算機能以外に、信号処理[
pythonで2次計画法を解くのにCVXOPTを使った。 Rのquadprogと違って、等式制約をそのまま使えるらしい。 例題はこちら↓ http://abel.ee.ucla.edu/cvxopt/examples/tutorial/qp.html #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from cvxopt import matrix from cvxopt import solvers Q = 2*matrix([ [2, .5], [.5, 1] ]) p = matrix([1.0, 1.0]) G = matrix([[-1.0,0.0],[0.0,-1.0]]) h = matrix([0.0,0.0]) A = matrix([1.0, 1.0], (1,2)) b = matrix(1.0) sol=solvers.qp(Q,
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki です線形不等式制約付きの最適化関数 constrOptim() constrOptim 関数は adaptive barrier アルゴリズム(制約領域の境界に近付くと目的関数値が増加するような付加項を適宜付け加える?)を用い、線形不等式制約(つまり無限もしくは有界な多角形内での最小値求める)下で関数を最小化する。内部的に optim() 関数を使う。矩形制約付きの最適化は otpim の method="L-BGFS-B" が使える。 書式 (method オプションの既定値の与え方にびっくり!) constrOptim(theta, f, grad, ui, ci, mu = 1e-04, control = list(), method = if(is.null(grad)) "Neld
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