分布の不確実性を考慮したモデリング手法である分布的ロバスト最適化について概説しました．

scipy.optimize.milp と Python-MIP (CBC) の簡単な比較をします．

この記事では SciPy==1.9.0 で新たに導入された `scipy.optimize.milp` を用いて混合整数計画問題を解く方法について解説します．

リーマン多様体上で最適化を行う Python パッケージ Pymanopt を使って特異値分解を行う方法について解説．

双対問題の作り方 以下の最小化問題を考える: \begin{align} (\text{P})\qquad\min_{x} &\quad f(x) \\ \text{subject to} &\quad g_i(x) \le 0 \quad (i=1,2,\dots,m). \end{align} 関数 $f,\,g_i$ に対する連続性や微分可能性は適当に性質の良いものを考え…

github.com overleaf/toolkit を clone する $ cd ~ $ git clone https://github.com/overleaf/toolkit.git ./overleaf 設定ファイルの作成用コマンドを実行する $ cd overleaf $ bin/init 以下が表示されれば OK: Copying config files to 'config/' Overle…

本記事の内容は正確ではありません．後日修正をします． What system changes can invalidate a license file? にある通り，WSL2 では reboot の度に MAC アドレスが更新されるそうです．対処法としては，Windows 機に gurobi ライセンスを入れることで解決…

表題の通りです．以下にまとめました．

『しっかり学ぶ数理最適化』第 3 章「非線形計画」の演習問題に関する個人的なメモ書きです． 3.1 二次正方行列の正定値性に関する等価な条件の導出の問題です．計算しましょう． 3.2-3.5 関数の凸性に関する問題です．3.2 は平均二乗誤差 $f(a, b) = \frac{…

フロベニウスノルム 行列 $\mathbf{A}\in\mathbb{R}^{m\times n}$ に対して，その全成分の二乗和に対してルートをとったものをフロベニウスノルムといい，$\|\mathbf{A}\|_F$ で表す． また，次に述べるように $\|\mathbf{A}\|_F$ はトレースを用いて次のよ…

tl;dr $\mathbf{x}\mathbf{x}^\top$ のフロベニウスノルム（Frobenius norm）を導く 体 $K$ として，$K=\mathbb{R}^{m\times n}$ を考える フロベニウスノルム 行列 $\mathbf{A}\in\mathbb{R}^{m\times n}$ に対して，その全成分の二乗和に対してルートをと…