r语言计算spei
文章阐述了关于r语言bfgs算法实现，以及r语言计算spei的信息，欢迎批评指正。
简述信息一览：
神经网络中rprop是什么算法
RProp：是一种基于梯度的优化算法，通过适当的学习率调整来加速优化过程。 Adam：是一种以梯度下降和动量梯度下降为基础的优化算法，通过自适应学习率调整来提高稳定性和效率。
（1-1）一次性将batch数量个样本feed神经网络，进行前向传播；然后再进行权重的调整，这样的一整个过程叫做一个回合（epoch），也即一个batch大小样本的全过程就是一次迭代。
深度学习模型通常由随机梯度下降算法进行训练。随机梯度下降算法有许多变形：例如 Adam、RMSProp、Adagrad 等等。这些算法都需要你设置学习率。学习率决定了在一个小批量（mini-batch）中权重在梯度方向要移动多远。
牛顿类方法包括
1、归纳→演绎方法 上述分析→综合法与归纳→演绎法是相互结合的。
2、牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一，其最大优点是在方程的单根附近具有平方收敛，而且该法还可以用来求方程的重根、复根，此时线性收敛。
3、目前比较常用的潮流计算方法包括高斯-赛德尔迭代法、牛顿-拉夫逊法和快速潮流计算法等 高斯-赛德尔迭代法是最早的潮流计算方法之一，通过迭代计算每个节点的电压值和相位角来逼近潮流计算结果。
4、牛顿迭代法（Newtons method）又称为牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法（Newton-Raphson method），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。
最优化中的BFGS算法英文全称是什么?
1、BFGS是拟牛顿算法中构造矩阵方法的一种，这四个字母是四个人的名字的首字母合写，就好象PBE和PW91都算是GGA一样。Broyden， Fletcher， Goldfarb和Shanno的姓氏首字母命名。
2、拟牛顿法是求解非线性优化问题最有效的方法之一，于20世纪50年代由美国Argonne国家实验室的物理学家W.C.Davidon所提出来。Davidon设计的这种算法在当时看来是非线性优化领域最具创造性的发明之一。
3、Sherman-Morrison公式 ：设 为可逆矩阵， ，则 可逆当且仅当 ，并且其逆矩阵是 在BFGS算法中，已经得到递推公式 ，设 为 的实对可逆对称矩阵， ，我们希望得到 。为了方便叙述，省略下标 。
4、solver：优化算法选择参数，只有五个可选参数，即newton-cg，lbfgs，liblinear，sag，saga。默认为liblinear。
5、式中黑色的部分就是DFP算法，红色部分是BFGS比DFP多出来的部分。
约束优化方法与无约束方法在步长的选取上有何不同
1、于是可以想像最优点附近用牛顿迭代法收敛是比较快的。而在开始搜索的几步，我们用梯度下降法收敛是比较快的。将两个方法融合起来可以达到满意的效果。
2、约束条件不起作用：在某些情况下，由于约束条件不起作用或者与目标函数无关，因此有约束优化问题可以转化为无约束优化问题，这时两者可能具有相同的解。
3、无约束方法可以从利用不同阶数的导数信息进行划分，即没有利用导数信息的直接求解最优解的方法、利用一阶导数的梯度方法、利用二阶导数的牛顿系列方法。
4、外部基准不同 无约束平差是在一个控制网中不引入外部基准，不产生控制网非观测引起的变形和改正，可检查是否存在粗差以及网平差的自身精度；约束平差是设定已知点，将平差结果进行强制性符合。
5、无约束最优化方法的一般步骤可以总结如下：可以看出无约束优化算法的关键几点：初始值，方向设计，步长因子，终止条件。其中搜索方向是各种无约束方法的主要特征。无约束优化法可以通过有无使用梯度信息分为直接法和间接方法。
6、半步法，没有寻优到约束边界的时候***用无约束优化方法，寻到之后退半步重新选择新的寻优方向，是未雨抽聊的研究思路。4）化简法，主要有基于二阶近似式构造寻优方向法、基于一阶近似式线性化法。
最优化方法及其Matlab程序设计的目录
1、例8-10 复合形法求解约束优化问题实例。 203例8-11 fmincon函数求解约束优化问题实例。 205第9章 非线性最小二乘优化问题例9-1 G-N法求解非线性最小二乘优化问题实例。 209例9-2 修正G-N法求解非线性最小二乘优化问题实例。
2、matlab安装好以后启动的文件在安装目录中。首先打开电脑，双击打开电脑桌面上的“我的电脑”。然后在弹出来的窗口中 到安装软件的位置，在里面找到bin文件夹，点击打开它。
3、此外，《最优化方法及其Matlab程序设计》配有丰富的例题和习题，并在附录介绍了Matlab优化工具箱的使用方法。
4、在电脑中启动matlab，新建一个函数文件，用来写目标函数。在编辑器窗口中写入要求的目标函数，并保存，注意使函数名与文件名相同。
5、假设最优时候的角加速度为a，加速时间t t（a），那么可以增大a到某个值a，加速时间为t（a），使得a*t（a）^2 = at^2。因此，最优时候的加速时间必取到最大值。
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