최소화2 Frobenius Norm 최소화 문제 행렬 \(A \in \mathbb{R}^{n_1 \times n_2} \), \(B \in \mathbb{R}^{n_3 \times n_4}\), \(Y \in \mathbb{R}^{n_1 \times n_4}\) 가 주어졌을 때, 다음과 같은 프로베니우스 놈(Frobenius norm)을 최소화하는 행렬 \(X \in \mathbb{R}^{n_2 \times n_3}\) 를 구하는 문제를 프로베니우스 놈 최소화 문제라고 한다. \[ X_{opt}= \arg \min_{X} \lVert AXB-Y \rVert_F \tag{1} \] 참고로 어떤 행렬 \(M\) 의 프로베니우스 놈 \( \lVert M \rVert _F\) 는 다음과 같이 정의된다. \[ \lVert M \rVert _F= \sqrt{ t.. 2022. 11. 3. 함수의 최소화 또는 최대화의 조건 다음과 같이 제약조건이 없는 일반적인 최적화 문제가 있다. \[ \min_{\mathbf{x}} f(\mathbf{x}) \ \ \ \ 또는 \ \ \ \ \max_{\mathbf{x}} f(\mathbf{x}) \] 여기서 \( \mathbf{x} \in R^n \)은 최적화 변수이고, \( f(\mathbf{x}) \)은 목적함수(objective function)이다. 이 목적함수를 최소화 또는 최대화하기 위한 조건은 무엇일까. \( \mathbf{x} \)의 독립적 변화에 의해 유도된 함수 \( f(\mathbf{x}) \)의 변화량을 계산해 보자. \( \mathbf{x} \)의 변화량을 \( \Delta \mathbf{x} \)라고 하면, 함수의 증분(increment) \( \Delta f .. 2020. 10. 20. 이전 1 다음