Arg min что значит

Аргумент минимизации

Аргуме́нт минимиза́ции (argmin или arg min) — аргумент, при котором данное выражение достигает минимума.

См. также

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое «Аргумент минимизации» в других словарях:

Аргумент — В Викисловаре есть статья «аргумент» … Википедия

Аргумент максимизации — (argmax или arg max) значение аргумента, при котором данное выражение достигает максимума. Другими словами, : есть значение , при котором достигает своего наибольшего значения. Является решением задачи максимизации функции конечного числа… … Википедия

Аргументы максимизации и минимизации — Аргумент максимизации (argmax или arg max) значение аргумента, при котором данное выражение достигает максимума. Другими словами, есть значение , при котором достигает своего наибольшего значения. Является решением задачи… … Википедия

Список математических аббревиатур — Статья содержит список общеупотребительных аббревиатур математических функций, операторов и др. математических терминов. Содержание 1 Аббревиатуры 1.1 Латиница 1.2 Греческий алфавит … Википедия

Минимум (математика) — У этого термина существуют и другие значения, см. Минимум. Число называется минимальным (не путать с не путать с наименьшим) элементом линейно упорядоченного множества , если Данное свойство записывается как … Википедия

Дивиденд — (Dividend) Дивиденд это часть прибыли хозяйствующего субъекта, распределяемая между акционерами субъекта Дивиденд:выплата дивидендов по акциям,прибыль дивидендов Содержание >>>>>>>>>>>>> … Энциклопедия инвестора

Офшорная зона — (Offshore zone) Оффшорная зона это территория государства с низким налогообложением Определение офшорных зон, полный перечень зон с низким налогообложением и их роль в экономике Содержание >>>>>>>>>>>>> … Энциклопедия инвестора

Дилинговый центр — (Dealing Center) Дилинговый центр это посредник между трейдером и валютным рынком Форекс Понятие дилингового центра, схема работы дилингового центра, технологии обмана кухни Форекс, способы мошенничества дилинговых центров Содержание >>>>>>>>>>> … Энциклопедия инвестора

X86 — 80486 DX2 x86 (Intel 80×86) аппаратная платформа: архитектура микропроцессора и соответствующий набор инструкций, как разработанных и выпускаемых компанией Intel, так и совместимых с ними процессоров других производителей (AMD, VIA … Википедия

Дилемма заключённого — Будут ли заключенные друг друга предавать, следуя своим эгоистическим интересам, или будут молчать, тем самым минимизируя общий срок? Дилемма заключённого (англ. Prisoner s dilemma, реже употребляется название «дилемма … Википедия

Источник

4 крутых функции Numpy, которые я использую постоянно

В этой статье я хочу рассказать о нескольких функциях Numpy, которые я использую для анализа данных постоянно. Это ни в коем случае не исчерпывающий список, но думаю, что инструменты, о которых пойдёт речь, пригодятся каждому без исключения.

Сталкиваясь с новой задачей, я раз за разом думал: «Это достаточно специфичная вещь, вряд ли для неё найдётся встроенная функция». В случае с Numpy, чаще я был неправ, чем прав.

Но давайте ближе к делу. Единственная строка импорта, которая нам нужна:

where()

Функция where() возвратит элементы, удовлетворяющие определённому условию. Посмотрим на примере.

Создадим список оценок (произвольных):

Теперь можно воспользоваться where(), чтобы найти оценки большие, скажем, чем 3:

Обратите внимание, что возвращаются индексы искомых элементов.

Но это, разумеется, ещё не всё, функция может принимать два опциональных параметра:

• первый заменит собой значения, удовлетворяющие условию
• второй сделает это для значений, условию не удовлетворяющих

Поскольку статья задумана краткой, на этом и остановимся.

argmin(), argmax(), argsort()

Функция argmin() возвращает индекс минимального значения. Для того же массива оценок, что мы использовали выше, результат будет:

argmax(), как вы наверняка догадались, делает прямо противоположное — возвращает индекс максимального элемента:

Последняя из троицы argsort() вернёт список индексов отсортированных элементов массива. Не забывайте про неё: вы столкнётесь с огромным количеством ситуаций, когда это нужно.

intersect1d()

Функция intersect1d() возвратит пересечение двух массивов, т.е. уникальные элементы, которые встречаются в обоих. В отличие от предыдущих примеров, она вернёт не индексы, а сами значения.

Создадим два массива:

Найдём общие элементы:

allclose()

Напоследок рассмотрим функцию allclose(). Она возвратит True, если элементы двух массивов равны в пределах допуска. Опять же, вы не представляете, как часто это нужно при работе с данными.

Объявим два массива, разница между соответствующими элементами которых не более 0.2:

Функция allclose() с допуском в 0.1 должна вернуть False:

Повысим допуск до 0.2, чтобы получить приблизительное равенство массивов:

Напутствие

Не счесть количество раз, когда я был (и есть) виноват в изобретении колеса. Часто мы думаем, что наша проблема уникальна, и никто не догадался создать инструмент для её решения. Иногда это правда, но часто чувствуешь себя последним идиотом, найдя удобную стандартную функцию взамен той, на создание которой уже потратил кучу времени.

Потратьте лучше немного этого времени на изучение возможностей популярных библиотек, ведь именно благодаря им библиотеки и стали популярны.

Источник

Научный форум dxdy

Математика, Физика, Computer Science, Machine Learning, LaTeX, Механика и Техника, Химия,
Биология и Медицина, Экономика и Финансовая Математика, Гуманитарные науки

Вход Регистрация

Donate FAQ Правила Поиск

Правила форума

В этом разделе нельзя создавать новые темы.

Если Вы хотите задать новый вопрос, то не дописывайте его в существующую тему, а создайте новую в корневом разделе «Помогите решить/разобраться (М)».

Если Вы зададите новый вопрос в существующей теме, то в случае нарушения оформления или других правил форума Ваше сообщение и все ответы на него могут быть удалены без предупреждения.

Не ищите на этом форуме халяву , правила запрещают участникам публиковать готовые решения стандартных учебных задач. Автор вопроса обязан привести свои попытки решения и указать конкретные затруднения.

Обязательно просмотрите тему Правила данного раздела, иначе Ваша тема может быть удалена или перемещена в Карантин, а Вы так и не узнаете, почему.

Что обозначает argmin ?

Последний раз редактировалось AKM 23.06.2011, 13:07, всего редактировалось 1 раз.

EtCetera
Заслуженный участник

Страница 1 из 1

[ Сообщений: 2 ]

Кто сейчас на конференции

Сейчас этот форум просматривают: нет зарегистрированных пользователей

Источник

gives a position x _min at which f is minimized.

gives a position < x _min , y _min , … > at which f is minimized.

gives a position at which f is minimized subject to the constraints cons .

constrains x to be in the region or domain rdom .

constrains variables to the domain dom , typically Reals or Integers .

Details and Options

• ArgMin finds the global minimum of f subject to the constraints given.
• ArgMin is typically used to find the smallest possible values given constraints. In different areas, this may be called the best strategy, best fit, best configuration and so on.
• If f and cons are linear or polynomial, ArgMin will always find a global minimum.
• The constraints cons can be any logical combination of:

• 	lhs == rhs	equations
  	lhs > rhs , lhs ≥ rhs , lhs rhs , lhs ≤ rhs	inequalities ( LessEqual , … )
  	lhs  rhs , lhs  rhs , lhs  rhs , lhs  rhs	vector inequalities ( VectorLessEqual , … )
  	Exists [ … ] , ForAll [ … ]	quantified conditions
  	< x , y , … >∈ rdom	region or domain specification

• ArgMin [ < f , cons >, x ∈ rdom ] is effectively equivalent to ArgMin [ < f , cons ∧ x ∈ rdom >, x ] .
• For x ∈ rdom , the different coordinates can be referred to using Indexed [ x , i ] .
• Possible domains rdom include:

• 	Reals	real scalar variable
  	Integers	integer scalar variable
  	Vectors [ n , dom ]	vector variable in
  	Matrices [ < m , n >, dom ]	matrix variable in
  	ℛ	vector variable restricted to the geometric region

• By default, all variables are assumed to be real.
• ArgMin will return exact results if given exact input. With approximate input, it automatically calls NArgMin .
• If the minimum is achieved only infinitesimally outside the region defined by the constraints, or only asymptotically, ArgMin will return the closest specifiable point.
• Even if the same maximum is achieved at several points, only one is returned.
• If the constraints cannot be satisfied, ArgMin returns < Indeterminate , Indeterminate , … > .
• N [ ArgMin [ … ] ] calls NArgMin for optimization problems that cannot be solved symbolically.

Examples

Basic Examples (5)

Find a minimizer point for a univariate function:

Find a minimizer point for a multivariate function:

Find a minimizer point for a function subject to constraints:

Find a minimizer point as a function of parameters:

Find a minimizer point over a geometric region:

Scope (36)

Basic Uses (7)

Minimize over the unconstrained reals:

If the single variable is not given in a list, the result is a value at which the minimum is attained:

Minimize subject to constraints :

Constraints may involve arbitrary logical combinations:

Источник

Arg min что значит

Функция argmax() возвращает индекс максимального значения вдоль указанной оси.

Параметры: a — массив NumPy или подобный массиву объект. Исходный массив. axis — целое число (необязательный параметр). Определяет ось вдоль которой выполняется поиск элементов. Если равен None (по умолчанию), то поиск выполняется по сжатому до одной оси представлению исходного массива. out — массив NumPy (необязательный параметр). Позволяет сразу напрямую поместить результат в указанный массив, при условии, что он имеет подходящую форму и тип данных. Возвращает: ndarray — массив NumPy массив индексов максимальных элементов в исходном массиве a с той же формой но удаленным размером по указанной в axis оси.

Замечание

В случаях, когда максимальному значению соответствует несколько элементов, то возвращается индекс элемента с первым вхождением.

Данная функция обладает эквивалентным методом класса ndarray, т.е. np.argmax(a) равносильно вызову метода a.argmax() :

Примеры

По умолчанию axis = None , что соответствует поиску максимальных значений в плоском представлении массива:

В многомерных массивах поиск максимальных массивах может вестись вдоль указанных осей. Например, максимальные элементы в двумерных массивах могут быть могут быть найдены как по строкам, так и по столбцам. Вот индексы максимальных элементов в каждом столбце:

Получить сами элементы по данным индексам можно с помощью функции np.take_along_axis() :

В том случае если мы ищем максимальный элемент на основе его индекса в плоском представлении массива, мы можем воспользоваться функцией np.unravel_index() :

Однако, возвращаемые индексы, как правило, используются для поиска соответствующих элементов в других массивах:

Аргумент — В Викисловаре есть статья «аргумент» … Википедия

Аргумент максимизации — (argmax или arg max) значение аргумента, при котором данное выражение достигает максимума. Другими словами, : есть значение , при котором достигает своего наибольшего значения. Является решением задачи максимизации функции конечного числа… … Википедия

Аргументы максимизации и минимизации — Аргумент максимизации (argmax или arg max) значение аргумента, при котором данное выражение достигает максимума. Другими словами, есть значение , при котором достигает своего наибольшего значения. Является решением задачи… … Википедия

Список математических аббревиатур — Статья содержит список общеупотребительных аббревиатур математических функций, операторов и др. математических терминов. Содержание 1 Аббревиатуры 1.1 Латиница 1.2 Греческий алфавит … Википедия

Минимум (математика) — У этого термина существуют и другие значения, см. Минимум. Число называется минимальным (не путать с не путать с наименьшим) элементом линейно упорядоченного множества , если Данное свойство записывается как … Википедия

Дивиденд — (Dividend) Дивиденд это часть прибыли хозяйствующего субъекта, распределяемая между акционерами субъекта Дивиденд:выплата дивидендов по акциям,прибыль дивидендов Содержание >>>>>>>>>>>>> … Энциклопедия инвестора

Офшорная зона — (Offshore zone) Оффшорная зона это территория государства с низким налогообложением Определение офшорных зон, полный перечень зон с низким налогообложением и их роль в экономике Содержание >>>>>>>>>>>>> … Энциклопедия инвестора

Дилинговый центр — (Dealing Center) Дилинговый центр это посредник между трейдером и валютным рынком Форекс Понятие дилингового центра, схема работы дилингового центра, технологии обмана кухни Форекс, способы мошенничества дилинговых центров Содержание >>>>>>>>>>> … Энциклопедия инвестора

X86 — 80486 DX2 x86 (Intel 80×86) аппаратная платформа: архитектура микропроцессора и соответствующий набор инструкций, как разработанных и выпускаемых компанией Intel, так и совместимых с ними процессоров других производителей (AMD, VIA … Википедия

Дилемма заключённого — Будут ли заключенные друг друга предавать, следуя своим эгоистическим интересам, или будут молчать, тем самым минимизируя общий срок? Дилемма заключённого (англ. Prisoner s dilemma, реже употребляется название «дилемма … Википедия

Я не могу понять вывод argmax и argmin при использовании с параметром оси. Например:

Как вы можете видеть, максимальное значение — это точка (1,1), а минимальная — точка (0,0). Поэтому в моей логике, когда я запускаю:

• np.argmin(a,axis=0) Я ожидал array([0,0,0,0])
• np.argmin(a,axis=1) Я ожидал array([0,0,0])
• np.argmax(a,axis=0) Я ожидал array([1,1,1,1])
• np.argmax(a,axis=1) Я ожидал array([1,1,1])

Что не так с моим пониманием вещей?

Добавляя аргумент axis , NumPy просматривает строки и столбцы отдельно. Когда он не задан, массив a сглаживается в один 1D-массив.

axis=0 означает, что операция выполняется по столбцам двумерного массива a по очереди.

Например, np.argmin(a, axis=0) возвращает индекс минимального значения в каждом из четырех столбцов: минимальное значение первого столбца находится в индексе 0, минимальное значение третьего столбца — в индексе 2 и т.д.

axis=1 означает, что операция выполняется по строкам a .

Итак np.argmin(a, axis=1) возвращает [0, 2, 2] , потому что a имеет три строки. Индекс минимального значения в первой строке равен 0, индекс минимального значения второй строки равен 2 и т.д.

Функция np.argmax по умолчанию работает вдоль сплющенного массива, если вы не указали ось. Чтобы увидеть, что происходит, вы можете явно использовать flatten :

Я пронумеровал индексы в массиве выше, чтобы сделать его более понятным. Обратите внимание, что индексы нумеруются с нуля в numpy .

В тех случаях, когда вы указываете ось, она также работает как ожидалось:

Это говорит о том, что наибольшее значение находится в строке 1 (второе значение) для каждого столбца вдоль axis=0 (вниз). Вы можете увидеть это более четко, если вы немного измените свои данные:

Как вы теперь видите, оно идентифицирует максимальное значение в строке 0 для столбца 1, строки 1 для столбцов 2 и 3 и строки 3 для столбца 4.

Существует полезное руководство по индексированию numpy в документации.

Источник