バリア法（Barrier Method） バリア法（Barrier Method）は，制約付き最適化問題の解法の一種で，内点法（Interior Point Method） に分類される．特に不等式制約のある最適化問題に対して有効である．バリア法は，許容領域の内点のみで評価関数が定義されるので，内点ペナルティ法(interior penalty method)または内点法(interior...

ペナルティ法 ペナルティ法は，制約付き最適化問題（constrained optimization problem） を 制約なし最適化問題（unconstrained optimization problem） に変換して解く方法の一つである． ペナルティ法では，制約条件の違反度合い（ペナルティ）を目的関数に加えることで，制約を間接的に満たす解を求める． 1. 問題の形式 制約付...

期間：2025/02/27〜2025/02/28 内容：工場見学、部門個別説明会、懇親会など 感想 自動化工場の生産ラインを見学し、非常に感動しました。自社製のロボットやサーボモーターを活用して組み立てられた生産ラインで、自社製品を生産し、そのまま売上につなげている点がとても印象的でした。ほぼ無人の工場は24時間稼働しており、年間数万点以上の商品を世界中に供給しています。 生...

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背景と動機 最急降下法では，評価関数が最も急に減る方向（負の勾配方向）を探索方向として使われるが，この方向が常に最適解に効率的に近づくとは限らない．実際，勾配方向は等高線に対して垂直であるが，それが最短経路になるとは限らないため，効率が悪くなる場合がある． 二次関数の場合の理論 以下のような二次形評価関数を考える： [f(x)=\frac{1}{2}(x-x^\ast)Q(x-x^\a...

最急降下法（Steepest Descent Method）とは 最急降下法（Steepest Descent Method）は，目的関数 $f(x)$ を最も急激に減少させる方向（勾配）に進むことで，局所最小値を求める反復最適化アルゴリズムである． 探索方向の定義 点 $x_k$ における勾配 $\nabla f(x_k)$ に基づいて，探索方向 $d_k$ を次のように定める： ...

1. 最適化問題の定式化 勾配降下法（Gradient Descent）は，関数$f(x)$の最小値を求めるための最適化アルゴリズムの一つである． ここでは，最小化したい関数$f(x)$を以下のように定義する： [\min_{x \in \mathbb{R}^n} f(x)] 関数$f(x)$は通常，微分可能な連続関数と仮定する． 2. テイラー展開による勾配の解釈 関数$f(x)...

1. Install VSCode and Remote Development Extensions Ensure you have Visual Studio Code installed on your local machine. If not, you can download it from here. Install the Remote - SSH extensi...

我的人生信条 牢记两句古训： 己所不欲, 勿施于人 以德报怨, 何以报德 自我修养 尊重他人：不要强迫别人做自己不愿意做的事 明智待人：善意要给予值得的人, 而非那些恶意相向者 做真实的自己： 无需盲从他人 无需讨好所有人 无需对所有人都友善 可以有任何情绪 成长 专注自我提升 不必在意他人评价 循序渐进地成长 坚定自我价...

I’m YouKoutaku. These codes are from the book python_Crash_Course, 2nd edition. I learned python and took these notes for this book. 11. Testing code 11.1 Test function # name_function.py: A...