Python 没有解线性规划的例子

我有以下问题。假设我们有

x{jk}

它是样本k中基因j的表达值。它是跨细胞类型s_{ij}表达水平的平均值，通过各自的比例a_{ki}加权（i=1…N，N为疾病类型）：

通常，这可以表示为矩阵形式

我想做的是解这个方程

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如何使用Theano进行此操作？

您可以在Theano中进行此操作，也可以不在Theano中进行此操作。theano唯一能帮你的是欧几里德范数的梯度，它可以为你计算，但也很容易手工书写。解决问题的算法需要自己实现。要么编写拉格朗日函数，然后通过梯度上升和投影到约束上来解决对偶问题，要么直接通过梯度下降和投影到约束上来解决原始问题。您需要自己对这些优化步骤进行编程，这也是您在theano中进行的任何其他优化的情况。

您能举个简单的例子吗？对不起，这会花费太多时间。Boyd在《凸优化》一书中解释了很多这方面的内容。另请参阅他们关于近端操作器的技术报告，该报告在这里可能很有用。这是一个问题，而不是一个问题。我不认为在西亚诺实施是一件明智的事情。一般来说，单独实现任何经典优化问题都不是一个好主意，除非它是您的研究领域。选择一个解决方案！我猜这是对原始帖子的评论（+1）