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翻了HWM老帖子,没有发现讨论关于线性规划或非线性规划

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楼主: 叶春勇
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看不懂讨论的什么东西。
难到以为大师不懂大数据?大数据除了线性规划,还有神经网络。另外,E24不就很少的数据吗? 是给个数据从里面找最接近的值吗?

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加QQ2781955245| | 2020-7-1 15:08 | 只看该作者
这是什么

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tianxiongweitxw| | 2020-7-2 14:38 | 只看该作者
最优化的哈密顿函数感觉太难了,当年就没有学懂,什么初始固定,终端不固定,初始不固定,终端固定,数学理论有点难。

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叶春勇|  楼主 | 2020-7-2 14:45 | 只看该作者
tianxiongweitxw 发表于 2020-7-2 14:38
最优化的哈密顿函数感觉太难了,当年就没有学懂,什么初始固定,终端不固定,初始不固定,终端固定,数学理 ...

我没你水平高,看到深度学习的视频,发现人工智能充满着《概率论与数理统计》,然后。。。还得补课。

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tianxiongweitxw| | 2020-7-2 17:39 | 只看该作者
叶工谦虚了,一起进步一起学习,经常交流

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csdnpurple| | 2021-9-28 10:01 | 只看该作者
tianxiongweitxw 发表于 2020-7-2 14:38
最优化的哈密顿函数感觉太难了,当年就没有学懂,什么初始固定,终端不固定,初始不固定,终端固定,数学理 ...

@ tianxiongweitxw 关于最优化的教材有哪些?

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Jack315| | 2021-9-28 12:18 | 只看该作者
Python: scipy.optimize
Matlab: Optimizaton Toolbox

这是电路设计优化的实例:
六西格玛设计(DFSS)案例 —— 三角波发生器
https://bbs.21ic.com/icview-1709808-1-1.html

用电脑进行暴力搜索方法在时间上不现实。
因为组合数量以指数规律上升,无论所用的计算工具运算速度多快,
只要变量个数达到一定规模,运算时间就会变得不现实。

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叶春勇|  楼主 | 2021-9-28 13:27 | 只看该作者
Jack315 发表于 2021-9-28 12:18
Python: scipy.optimize
Matlab: Optimizaton Toolbox

以intel i5处理器为例,一天的计算量
24小时*3600秒*3.5GHz*4核=1.2x10^15量级
取5次根=power(1.2*10^15,1/5)=1000
淘宝上的电阻本,大概是170种,电容更少,只有60种。
大概5个变量左右。4个变量应该是瞬间的事情。
其中未包括显卡,显卡约为cpu计算量的10-100倍。高一到两个量级。顶级显卡三个量级。
范围的压缩,属于定性分析的范畴。
西北模电王所说的定量分析为上,定性分析为下。
我个人认为定性分析可以显著缩小分析范围。
结合我个人的能力以及发展方向,模电方面还是提高定性分析能力为主。

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csdnpurple| | 2021-9-28 19:23 | 只看该作者
叶春勇 发表于 2021-9-28 13:27
以intel i5处理器为例,一天的计算量
24小时*3600秒*3.5GHz*4核=1.2x10^15量级
取5次根=power(1.2*10^15, ...

就是看有没有前辈关于最优化的策略已有的成果,否则要走很多弯路,像阿尔法狗的最优化策略就是自动实现并且很有效,这里面肯定有路径可走,只是看谁找到。
其实模电的定性分析本身就是优化策略,只不过不知道有没有人做个这些策略的自动化

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csdnpurple| | 2021-9-28 19:27 | 只看该作者
csdnpurple 发表于 2021-9-28 19:23
就是看有没有前辈关于最优化的策略已有的成果,否则要走很多弯路,像阿尔法狗的最优化策略就是自动实现并 ...

找到几本叫作《最优控制》的书不知是从哪个方向描述这个问题,其实人脑也就可以同时优化一两个参数,多了就不行了,所以计算机还是有优势的但肯定不能解决所有问题。

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叶春勇|  楼主 | 2021-9-29 09:40 | 只看该作者
csdnpurple 发表于 2021-9-28 19:23
就是看有没有前辈关于最优化的策略已有的成果,否则要走很多弯路,像阿尔法狗的最优化策略就是自动实现并 ...

alphago只给出结果。
记得alphazero,自己跟自己下的棋谱叫《来自未来的棋局》
樊麾与国手在分析的时候,国手们明显看不懂,复盘时都是那种假设其很完美的事后诸葛亮,alphazero也不能给出为什么,只是说某处胜率高,某处胜率低。
alphazero表现出来类似人类的“老师傅”,“学历低”,确工作经验丰富(自己对战了数千万盘)。带徒弟时说,这样好,那样不好。
google自己有tpu和显卡等高性能服务器,我们是没有的。这种计算量(训练)是很恐怖的。

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叶春勇|  楼主 | 2021-9-29 09:45 | 只看该作者
csdnpurple 发表于 2021-9-28 19:27
找到几本叫作《最优控制》的书不知是从哪个方向描述这个问题,其实人脑也就可以同时优化一两个参数,多了 ...

你的看法我认同。例如《自动控制原理》这本书,稳定的判据来自传递函数的分母的根在左半边区。由于计算机的掺和,自控原理后面很多给人用的稳定判据就显的过时了。
只要能搞出传递函数,分母的根,计算机瞬间完成。
人的优势就是抓主要矛盾。模电水平高不高还是看转主要矛盾的能力。

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csdnpurple| | 2021-9-29 22:27 | 只看该作者
叶春勇 发表于 2021-9-29 09:45
你的看法我认同。例如《自动控制原理》这本书,稳定的判据来自传递函数的分母的根在左半边区。由于计算机 ...

手头上有tyw的《自动控制原理(胡寿松4版)》粗略看了最后的最优控制章节,动态规划是不错的策略

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csdnpurple| | 2023-1-18 12:34 | 只看该作者
叶春勇 发表于 2021-9-29 09:45
你的看法我认同。例如《自动控制原理》这本书,稳定的判据来自传递函数的分母的根在左半边区。由于计算机 ...

回顾了电路的定性分析和调试过程,人脑的策略实际上是随机梯度下降法,对本题应该是有效的

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