Inequalities; Optimization; Iterations; Least squares method; Convex sets; Problem solving;
机译:基于迭代多目标粒子群算法的控制向量参数化解决状态受限的生化工程问题
机译:用退化的Kuhn-tucker系统解决约束优化问题的2因子牛顿方法
机译:矢量电视图像去模糊的迭代约束最小化
机译:有损矢量地图压缩的优化熵约束矢量量化
机译:在机器学习中的新迭代复杂性和应用程序的约束方法
机译:求解PDE约束反问题的连续模拟迭代优化
机译:图3:(a)受约束的秩序(帽;资源和围栏是约束因子),其具有表示响应变量和两个轴之间的简单的Spearman相关性的载体覆盖(附录S2)。沿着轴1的群落分离在很大程度上与资源处理对群落结构的影响有关。因此,载体与轴1平行的程度反映了将该分类群的密度的负(向左)或正(右侧)相关的程度反映了碎屑。每个矢量的长度表示与序列的两个轴的响应变量的关节相关性,表示所示的圆圈的圆圈具有凸轴1的矛盾系数,≥50或≤-.50。为了防止图形上的杂乱,没有绘制向量的箭头头。缩写的键在图1中。(b)受约束的偏移(帽),其覆盖层表示多个相关系数(类似于单偏移部分相关系数)。