argmin什么意思
时间: 2024-07-16 12:00:20 浏览: 400
"argmin"是一个数学术语,来源于拉丁语"argumen minimi",意为“最小值的参数”。在数学和优化领域,特别是在概率论、统计学、线性代数和机器学习中,argmin通常指的是求某个函数或多个变量的组合中的最小值。具体来说,给定一个函数f(x),argmin(f)表示找出使f(x)取最小值的x值。这在找到最优解或者最小化成本等场景中非常有用。
相关问题--:
1. argmin和maximun对应的是什么概念?
2. 在哪些数学模型或算法中会用到argmin?
3. 如何在实际问题中寻找argmin的解?
相关问题
arg是什么意思
### 什么是 `arg` 在编程中的含义
在编程领域,特别是涉及数值计算和优化问题时,术语 **`arg`** 是英文单词 **argument**(自变量)的缩写。它通常用于描述某个特定条件下使目标函数达到某种极值(如最大值或最小值)的输入值。
#### 定义解释
当提到表达式 \( \text{arg min} \) 或 \( \text{arg max} \),它们分别表示的是:
- **\( \text{arg min}(f(x)) \)** 表示找到一个输入值 \( x_0 \),使得函数 \( f(x_0) \) 达到全局最小值[^1]。
- **\( \text{arg max}(f(x)) \)** 则是指找到一个输入值 \( x_0 \),使得函数 \( f(x_0) \) 达到全局最大值[^4]。
具体来说,在实际应用中,比如 NumPy 库中的 `np.argmin()` 和 `np.argmax()` 函数,则是用来查找一维或多维数组中最小值或最大值所在位置的索引[^3]。
#### 使用场景举例
以下是几个具体的例子来展示如何利用这些概念解决问题:
##### 示例 1: 寻找简单列表中的最值及其对应位置
假设有一个简单的 Python 数组:
```python
import numpy as np
a = np.array([40, 10, 100, 90, 20, 25])
print(np.argmin(a)) # 输出:1 (因为第二个元素是最小值)
print(np.argmax(a)) # 输出:2 (第三个元素是最大值)
```
这里可以看出,通过调用上述方法可以直接获取指定条件下的最优解所在的下标位置。
##### 示例 2: 处理多维数据结构
对于更高维度的数据集而言,还可以进一步指定沿哪个轴方向执行操作。例如下面这段代码展示了如何针对二维矩阵的不同维度求取各自的最大/最小值坐标信息:
```python
x = np.arange(20).reshape((4, 5)) + 7
y_min_indices_along_cols = np.argmin(x, axis=0)
z_max_indices_within_rows = np.argmax(x, axis=1)
print(y_min_indices_along_cols)
# 对每一列单独考虑找出每列内的最小值所在行号
print(z_max_indices_within_rows)
# 针对各行内部比较得出各自行里的最大值位于哪一列上
```
此部分逻辑同样遵循之前介绍过的理论框架,并扩展到了更复杂的情形之中[^5]。
#### 总结
综上所述,“arg”作为计算机科学里常用的一个术语,主要是指代那些能够影响最终结果的关键因素——即函数或者模型运行过程中所需要的独立变量集合的一部分成员们。而像 `argmin`, `argmax` 这样的专用名词则更加聚焦于定位某些特殊情形下的最佳候选者角色扮演者身份确认过程之上去了。
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np.argmin(np.abs(freqs - j * f1))这是什么意思
`np.argmin(np.abs(freqs - j * f1))` 是一个用于计算信号频谱中某个谐波分量对应的频率索引的代码。具体来说,`np.abs(freqs - j * f1)` 是计算信号频谱中每个频率与目标谐波频率之间的差值,并取绝对值;`np.argmin` 则是找到这些差值中的最小值对应的索引。最终得到的索引即为信号频谱中与目标谐波频率最接近的频率的位置。
需要注意的是,这里使用的是 `np.abs` 而不是 `np.absolute`,是因为 `np.abs` 可以同时处理实数和复数,而 `np.absolute` 只能处理复数。在本例中,信号频谱是复数,因此需要使用 `np.abs`。
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