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Rosenbrock函数Matlab代码非手术治疗 该存储库包含 Curtis 和 Overton [1] 的 SQP-GS（顺序二次编程 - 梯度采样）算法的Python实现。 注意：这个实现是一个原型代码，它只针对一个简单的问题进行了测试，并且没有进行性能优化。 论文作者提供了一个 Matlab 实现，参见 [2]。 数学描述 该算法可以解决以下形式的问题 min f(x) s.t. g(x) <= 0 h(x) = 0 其中f 、 g和h是局部 Lipschitz 函数。 因此，该算法可以解决具有非凸和非光滑目标和约束的问题。 有关详细信息，我们参考原始论文。 例子 该代码针对 Rosenbrock 函数的 2 维非平滑版本进行了测试，受最大函数约束。 请参见 [1] 中的示例 5.1。 对于这个问题，解析解是已知的。 下图显示了SQP-GS在不同起点的轨迹。 最后的迭代用黑色加号标记，而解析解用金色星星标记。 我们可以看到该算法始终如一地找到了最小值。 要重现此实验，请参阅文件test_rosenbrock.py 。 实施细则 求解器具有三个主要参数，称为f 、 gI和gE 。

主要为大家详细介绍了JFreeChart简单实现光滑曲线的绘制，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

PIE3S 绘制具有光滑表面和照明的 3D 饼图，以获得更具视觉吸引力的外观。 它在语法上类似于 MATLAB 的内置 PIE3 命令，但具有一些额外的可选参数来控制线段边缘的斜切。 3D 饼图是一种糟糕的显示统计数据的方式——它们占用了屏幕的很大一部分来显示非常小的一组数字。 然而不知何故，它们无处不在。 如果我们必须拥有它们，让我们至少让它们看起来不错！ 在线帮助中包含示例。 这些图表也可用于 2D。

利用非光滑优化算法解决互补问题，这是自己编的MATLAB代码，有详细的注释，适合小型和大型数据，亲测结果正确，速度较快。

RegularizeData3D 是来自 Matlab File Exchange 的 GridFit 的修改版本。 RegularizeData3D 基本上做同样的事情，但它试图克服 GridFit 中遗留代码设计中固有的几个缺点。 * GridFit 缺乏三次插值功能。 需要进行插值才能将分散的输入数据映射到输出表面上的位置。 输出表面很可能是非线性的，因此 GridFit 中使用的线性插值是一种糟糕的近似。 三次插值考虑了表面曲率，这在 x 和 y 中的输出网格粗糙时特别有用。 * GridFit 的“平滑度”参数定义不明确，其方法可能导致输出数据不佳。 在 RegularizeData3D 中，平滑度参数实际上是平滑度（平坦度）与保真度（拟合优度）的比率，不受输出网格分辨率的影响。 平滑度 = 100 赋予平滑度 100 倍的权重（并产生几乎平坦的输出表面） 平滑度 = 1

延迟的Voxel阴影可实现实时全局照明 目录 有关此技术的同行评审发表论文可以在这里找到： 我的论文可以在这里找到（西班牙语）： : 对于3D应用程序中的实时渲染，计算间接照明是一个充满挑战的复杂问题。 这种全局照明方法利用输出辐射的简化版本和存储在体素中的场景实时计算间接照明。 总览 延迟体素着色是受体素圆锥体跟踪和延迟渲染启发的四步实时全局照明技术。 这种方法使我们能够获得大量间接照明效果的精确近似值，包括：间接漫射，镜面反射，混色，发光材料，间接阴影和环境光遮挡。 包含此技术的步骤如下所述。 技术概述 1.体素化 第一步是对场景进行体素化，我的实现是对场景的反照率，法线和发射体素进行体素化以近似发射材料。 有关3D纹理这个保守的体素化和原子操作所描述的使用。 ... layout (binding = 0 , r32ui) uniform volatile coherent uimage3D voxelAlbedo; layout (binding = 1 , r32ui) uniform volatile coherent uimage3D voxelNormal;

一类非光滑优化问题的信赖域方法，李曼玉，刘金魁，本文的目的在于将经典的信赖域方法推广到求解非凸非光滑优化问题。首先利用拟割向量构建信赖域子问题，接着将线搜索和信赖域方法

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