资料来源:课件、黑书
upd:满绩了,题目讲实话不算容易,幸好做了比较充分的复习。
说是进阶,其实就讲了三个数据分析常用包:numpy、pandas、matplotlib
什么?你连基本的Python相关知识都不会?
信息学竞赛刷题笔记
介绍了凸函数的四种定义:直接定义、降维定义、一阶可微下的定义、二阶可微下的定义。以及补充了若A为对称矩阵条件下,\(x^TAx \ge 0 \iff A \succeq 0\)的证明。
介绍了4种不改变集合凸性的运算:集合交、仿射函数、透视函数、线性分数函数。
论文中涉及到许多基础数学知识,但是在论文里单独展开篇幅太长了。所以统一在这篇blog里记录。
标题:Linear convergence in optimization over directed graphs with row-stochastic matrices
中文翻译:行随机矩阵有向图优化的线性收敛性
这一部分主要是verilog语法,比较简单。