解释objective_fun_value = np.square(residual).sum() / 2.0
时间: 2024-05-26 16:18:04 浏览: 9
这段代码计算的是最小二乘法中的损失函数,也叫目标函数(objective function),其中 residual 为实际值与模型预测值之间的差距(即残差),np.square() 为平方操作,.sum() 为求和操作。最终计算出的结果再除以 2.0,是为了方便后续的数学推导和计算。该损失函数的目的是衡量模型预测的准确程度,越小表示模型拟合得越好。在使用最小二乘法进行线性回归时,目标函数的最小化是我们要优化的目标。
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帮我写一下这段代码的伪代码:def checkResidualCapacity(residual_node_id_list,W,model): residual_fleet_capacity=0 residual_demand = 0 for node_id in residual_node_id_list: residual_demand+=model.demand_dict[node_id].demand for k,v_type in enumerate(model.vehicle_type_list): vehicle=model.vehicle_dict[v_type] residual_fleet_capacity+=(vehicle.numbers-W[k+4])*vehicle.capacity if residual_demand<=residual_fleet_capacity: return True else: return False
伪代码如下:
```
function checkResidualCapacity(residual_node_id_list, W, model):
residual_fleet_capacity = 0
residual_demand = 0
for node_id in residual_node_id_list:
residual_demand += model.demand_dict[node_id].demand
for k, v_type in enumerate(model.vehicle_type_list):
vehicle = model.vehicle_dict[v_type]
residual_fleet_capacity += (vehicle.numbers - W[k + 4]) * vehicle.capacity
if residual_demand <= residual_fleet_capacity:
return True
else:
return False
```
其中:
- 输入:`residual_node_id_list` 表示剩余节点的 ID 列表,`W` 是一个长度为 `n+4` 的列表,其中前 `4` 个元素是无用的,后面 `n` 个元素表示每种车型的数量,`model` 是一个数据模型对象。
- 输出:如果剩余节点的总需求小于等于剩余车辆的总容量,则返回 `True`,否则返回 `False`。
- 过程:遍历剩余节点列表,计算总需求;遍历每种车型,计算总容量,判断是否满足条件。
解释: def inv_objectfun_gradient(self, detector, receiver_locations, true_mag_data, x): """ The gradient of the objective function with respect to x. Parameters ---------- detector : class Detector receiver_locations : numpy.ndarray, shape=(N*3) See inv_objective_function receiver_locations. true_mag_data : numpy.ndarray, shape=(N*3) See inv_objective_function true_mag_data. x : numpy.array, size=9 See inv_objective_function x. Returns ------- grad : numpy.array, size=9 The partial derivative of the objective function with respect to nine parameters. """ rx = self.inv_residual_vector(detector, receiver_locations, true_mag_data, x) jx = self.inv_residual_vector_grad(detector, receiver_locations, x) grad = rx.T * jx grad = np.array(grad)[0] return grad
这是一个Python函数,名为`inv_objectfun_gradient`,它接受四个参数:`detector`,`receiver_locations`,`true_mag_data`和`x`。该函数返回一个大小为9的numpy数组,表示目标函数相对于九个参数的偏导数。在函数中,它首先调用`inv_residual_vector`和`inv_residual_vector_grad`函数计算残差向量和残差向量的梯度,然后将它们相乘并返回结果。
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