1) K's function
K-S函数法
2) K-S function
K-S函数
1.
In order to solve the topology optimization problem of continuum structures with multi-displacement constraints under multiple load cases,K-S function is introduced to integratedly approach the displacement constraints.
为解决多工况下多位移约束的连续体结构拓扑优化问题,引入了K-S函数对位移约束进行集成化处理。
2.
In this paper,we prove a theorem on the convergence of the gradient of K-S function to the subdif-ferential of corresponding maximum function.
本文证明了一条关于K-S函数的梯度收敛于相应的极大值由数的次微分的定理。
3) Ripley's \%K\% function
Ripley s K函数
4) homotopy/K-S function
同伦/K-S函数
5) Ripley's K(d)
Ripley s K(d)函数
6) S-K algorithm
S-K算法
1.
The S-K algorithm and the modified kernel technique due to Friess et al.
最近有学者将S-K算法和核方法相结合,用L_2代价函数来解决SVM问题。
补充资料：罚函数法
分子式：
CAS号：
性质：求解带约束非线性规划的一种数值解法。它是通过将原规划问题中的约束条件乘以一定的惩罚因子后加入到原目标函数中构成新的目标函数，从而使条件极值问题转化为无约束极值问题。由于惩罚因子的加入，任何对约束条件的背离将受到“惩罚”而使目标函数增加，当惩罚因子足够大时，只有惩罚项趋于零，即所有约束条件得到满足时，新的目标才能取得极小值，此时新问题的解就是原问题的解，且满足给定的约束条件。
CAS号：
性质：求解带约束非线性规划的一种数值解法。它是通过将原规划问题中的约束条件乘以一定的惩罚因子后加入到原目标函数中构成新的目标函数，从而使条件极值问题转化为无约束极值问题。由于惩罚因子的加入，任何对约束条件的背离将受到“惩罚”而使目标函数增加，当惩罚因子足够大时，只有惩罚项趋于零，即所有约束条件得到满足时，新的目标才能取得极小值，此时新问题的解就是原问题的解，且满足给定的约束条件。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条