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A new discrete fractional Fourier transform based on constrained eigendecomposition of DFT matrix by Lagrange multiplier method
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Larange Multipliers-Larange Multipliers...........
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增广拉格朗日乘子方法求解RPCA问题的方法，得到矩阵的稀疏成分和低秩成分。-argumented lagrange multiplier method that can make matrix be decomposed to a sparse matrix and low-rank matrix.
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求解约束最优化问题，一种途径是在可行域内寻找使目标函数值下降的迭代点列，但是这类方法对于带非线性约束的最优化问题求解效果一般都不理想。因此我们利用另一种途径，即利用问题的目标函数和约束函数构造新的目标函数——罚函数，把约束最优化问题转化为相应的罚函数的无约束最优化问题来求解实际问题。-lagrange constraint multiplier method for the minimum
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使用拉格朗日乘子法解约束优化问题，例子是最优化问题，有3个线性约束(Using the Lagrange multiplier method to solve the constrained optimization problem)
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正则化反演.奇异值分解 拉格朗日乘子 地球物理学反演(Regularization inversion. Singular value decomposition Lagrange multiplier inversion for geophysics)
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拉格朗日乘子法最优值求解，求解函数的最小值，极小值求解，求解速度快。效率高(The Lagrange multiplier method can solve the optimal value, the minimum value and the minimum value of the function, and the solution speed is fast. Efficient)
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