今回は線形計画法で解いてみたいと思います。最短路を解く問題なのに目的関数が最大化になっているところが面白いですね。上記のグラフのstartからgoalまでの最短路を求めたいとします。数学newton法とは、目的関数の最小化元(或いは最大化元)を求める問題に対する反復法と呼ばれる解法の一つです。関数fと勾配、初期点を問題に合わせて入力する必要があります。最急降下法とは、目的関数の最小化元(或いは最大化元)を求める問題に対する反復法と呼ばれる解法の一つです。目的関数fと勾配、初期点を問題に合わせて入力する必要があります。数学ある二つの三角形について、その形と大きさが等しいとき、それらは「合同である」と言います。この合同についてみなさん、中学校で以下の三つの合同条件を習ったと思います。完全マッチングについて面白い定理を見つけたので、ご紹介します。グラフ理論においてマッチングとは、グラフ中の枝集合で、互いに端点を共有しないもののこと。貪欲解の最適性についてです。ラグランジュ緩和については以下のPDFが分かりやすくまとまっていると思います。「劣モジュラ最適化と機械学習」という河原先生と永野先生が書かれた本を最近勉強しています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。