硬核！《人民日报》中的10个“神仙级”时评标题，教你拟写“王炸级”作文标题郑板桥在总结自己的创作经验时说：“题高则诗高，题矮则诗矮，不可不慎也。”从应试的角度来讲，作文题目不仅本身占分，而且直接关系到作文的质量。 要知道，“标题”是一篇作文中阅卷教师第一眼看到的部分，很多考生凭借有文采、有内涵的标题赢得了阅卷教师的青睐。 今天小编为大家整理了《人民日报》时评文中，值得我们借鉴的

运筹学学习与考试指导模拟考试试题（一）铱星一、单项选择题（从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，答案选错或未选者，该题不得分。每小题2分，共10分）1. 博弈论中，局中人从一个博弈中得到的结果常被称为（    ）：A. 效用；          B. 支付；         

第一章 线性规划习题1. 将下列线性规划问题变换成标准型，并列出初始单纯形表。 1) min Z ＝－3x 1＋4x 2－2x 3＋⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧≥≥+-+-≤-++-=-+-.,0,,22321432244321432143214321无约束x x x x x x x x x x x x x x x x2) max S ＝z x ／⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧==≥=-=-=

《线性规划》课程教学大纲学    时：30                                学    分：1.5理论学时：30        &

线性规划最优解的几种可能情况：1. 卢荣友有唯一的最优解（可行域为封闭的有界区域、可行域为非封闭的无界区域）  滑精病2. 有一个以上的最优解（可行域为封闭的有界区域、可行域为非封闭的无界区域）3. 贾大山 取经无界解（目标函数无界，即虽有可行解，但在可行域中，目标函数可以无限增大或无限减小）4. 无可行解（可行域为空集）Min型与Max型单纯形表的唯一区别：   

运筹学习题答案第⼀章习题1.思考题（1）微分学求极值的⽅法为什么不适⽤于线性规划的求解？（2）线性规划的标准形有哪些限制？如何把⼀般的线性规划化为标准形式？（3）图解法主要步骤是什么？从中可以看出线性规划最优解有那些特点？（4）什么是线性规划的可⾏解，基本解，基可⾏解？引⼊基本解和基可⾏解有什么作⽤？（5）对于任意基可⾏解，为什么必须把⽬标函数⽤⾮基变量表⽰出来？什么是检验数？它有什么作⽤？如何计

弦论小史（三）李淼我在《超弦史话》一开始就描述了弦论第二次革命开始的情形，多年后的现在回顾起来，也还是充满刺激。弦论第二次革命发端于1994年中的两篇文章：威滕和塞伯格（Nathan Seiberg）关于超对称规范理论的文章，以及胡尔（Christopher Hull）和汤森（Paul Townsend）关于弦论中的所谓U对偶的文章。在美国，第一篇影响的效应是即时的，甚至纽约时报都在第一时间报道了

运筹学试题一、填空题(本大题共8小题，每空2分，共20分)1．线性规划闯题中，如果在约束条件中出现等式约束，我们通常用增加___的方法来产生初始可行基。    2．线性规划模型有三种参数，其名称分别为价值系数、___和___。3．原问题的第1个约束方程是“=”型，则对偶问题相应的变量是___变量。4．求最小生成树问题，常用的方法有：避圈法和 ___。   

2.1《管理运筹学》考试试卷（A）学号                  姓名                    成绩           

机器学习知识点总结-拉格朗⽇乘⼦法（LagrangeMultiplierMethod）详解⼀直对拉格朗⽇乘⼦法不是理解的不是很透彻，今天决定要push⼀下⾃⼰，彻底的理解拉格朗⽇乘⼦法，希望对⼤家有所帮助。接下来，我将从⼀下⼏个⽅⾯循序渐进的介绍拉格朗⽇乘⼦法：⽬录1 拉格朗⽇乘⼦法的基本定义和思想拉格朗⽇乘⼦法是⼀种优化算法，主要⽤于解决带约束条件下的优化问题。其基本思想就是通过引⼊拉格朗⽇乘⼦

拉格朗⽇对偶的实例计算该书为凸优化教材⼀、Lagrange 对偶函数1.1 拉格朗⽇函数1.2 拉格朗⽇对偶函数婴幼儿上颌骨骨髓炎⼆、标准形式线性规划拉格朗⽇对偶对数坐标构建拉格朗⽇表达式在标准优化形式中，，因此将满⾜条件的第⼆条转换为，那么函数表达式如下：因此令，那么minC xT s .t .Ax =bx ≥0陶银利f (x )≤0−x ≤0L (x ,λ,μ)=C x +λ(−x )+μ(A

诗词写作实用教程·第四讲·对仗对偶是一种修辞手法，俗称对对子。近体诗中的对偶，又称对仗，是近体诗的基本修辞特征之一。我们先从普通的对对子，也就是对联讲起。顾名思义，要有两句，才能称为对偶。对偶的上句称为出句，又称上联；下句称为对句，又称下联。譬如李白的两句诗，常常被后人写作春联的：寒雪梅中尽；春风柳上归。这两句的修辞手法便是对偶，两句构成一幅对联。下岗再就业对偶、对联，和律诗中的对仗，这三个概念在

⽀持向量机⼊门系列-4：对偶问题回忆上⼀节，对如下的原问题：（1）我们定义了拉格朗⽇对偶函数：然后我们证明了：，其中p*是原问题的最优值。也就是说我们到了原问题最优值的⼀个下界。既然我们到了⼀个下界，显然我们要到它最好的下界。什么是最好的下界的？显然就是所有下界当中最⼤的那⼀个。所以我们要把最⼤化，当然我们还要记得我们需要限制。我们把要优化的函数和约束条件正式写下来就是：杨淑荣（2）与原问题

⽀持向量机c++代码_⽀持向量机：⽩板推导+代码实现为了能够介绍清楚⽀持向量机，⾸先需要理解下⾯的⼀些数学基础。⽀持向量机的数学基础点到直线/超平⾯的距离⾸先推导图 1. 欧⽒空间中点到直线的距离公式推导带约束的优化问题优化问题 1： 带有等式约束的优化问题一周立波秀2011集全集高清图 2. 等式约束的优化问题求解⽅法 （拉格朗⽇乘⼦法）通过上⾯的推导，带有等式约束的优化问题可以转化为等价的拉格

线性规划的对偶问习题.doc第二章线性规划的对偶问题第二章线性规划的对偶问题习题2.1 写出下列线性规划问题的对偶问题(1) max z ＝10x1＋x2＋2x3 (2) max z ＝2x1＋x2＋3x3＋x4st. x1＋x2＋2 x3≤10 st. x1＋x2＋x3 ＋x4 ≤54x1＋x2＋x3≤20 2x1－x2＋3x3 ＝－4x j ≥0 （j＝1,2,3）x1 －x3＋x4≥1x1，