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一些数学经验总结——关于将原一元二次函数增加一些限制条件后最优结果的对比(主要针对公平关切相关的建模)

1.没有分段的情况

原函数为一元二次凹函数(开口向下),如下:

f_0(x)=(ax-b)(d-cx), where\ a>0,b>0,c>0, d>0, and\ \frac{b}{a} < \frac{d}{c}.

因为要使得其存在正解,必须满足\frac{b}{a} < x < \frac{d}{c},那么\frac{b}{a} < \frac{d}{c}

上述函数的最优结果为:x^*=\frac{a d+b c}{2 a c}f(x^*)=\frac{a^2 d^2-2 a b c d+b^2 c^2}{4 a c}

对应的mathematica代码如下:

Clear["Global`*"]
f0[x_, a_, b_, c_, d_] := (a*x - b)*(d - c*x);(*(b c+a d)/(2 a c)*)
Maximize[{f1[x, a, b, c, d], a > 0 && b > 0 && c > 0 && d > 0}, x]

对应的mathematica结果如下:

2. 两个分段的情况

其中,

(1)第一个分段的函数为原函数;

(2)第二分段的函数为原函数的变体,即:
(i)第一因式与原函数的第一因式一样,即都为ax-b;

(ii)第二因式在原函数的第二因式基础上减去一部分(即ex-f),即为(d-cx)-(ex-f)

(3)其中分段点为减去部分为零时候的x值(即ex-f=0\Rightarrow x=\frac{f}{e}

\begin{array}{l} F(x) = \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} {​{f_0}(x)}&{x \le \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}}}\\ {​{f_{1}}(x)}&{x > \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}}} \end{array}} \right. = \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} {(ax - b)(d - cx)}&{x \le \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}}}\\ {(ax - b)[(d - cx) - ({e_1}x - {f_1})]}&{x > \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}}} \end{array}} \right.\\ = \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} {(ax - b)(d - cx)}&{x \le \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}}}\\ {(ax - b)[(d + {f_1}) - (c + {e_1})x]}&{x > \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}}.} \end{array}} \right. \end{array}

where\ a>0,b>0,c>0, d>0, \frac{b}{a} < \frac{d}{c}, e_1>0, f_1>0, and\ \frac{b}{a} < \frac{​{d + {f_1}}}{​{c + {e_1}}}.

针对第一分段f_0(x),在无限制条件情况下,最优结果为:x^*=\frac{a d+b c}{2 a c}f_0(x^*)=\frac{a^2 d^2-2 a b c d+b^2 c^2}{4 a c}

针对第二分段f_1(x),在无限制条件情况下,最优结果为:{x^*} = \frac{​{(ad + bc) + (a{f_1} + b{e_1})}}{​{2(ac + a{e_1})}}f_1(x^*)={\frac{​{​{​{(b(c + e_1) - a(d + f_1))}^2}}}{​{4a(c + e_1)}}}

外生参数的大小关系(可以利用mathematica验证):

(1)成立的一些:

(i)\frac{b}{a}<\frac{a d+b c}{2 a c}<\frac{d}{c}

(ii)\frac{b}{a} < \frac{​{\left( {bc + ad} \right) + \left( {b{e_1} + af_1} \right)}}{​{2\left( {ac + a{e_1}} \right)}} < \frac{​{d + {f_1}}}{​{c + {e_1}}}

(2)不成立的一些:

(i)\frac{​{ad + bc}}{​{2ac}} < \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}} < \frac{​{(ad + bc) + (a{f_1} + b{e_1})}}{​{2(ac + a{e_1})}}

(ii)\frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}} < \frac{​{ad + bc}}{​{2ac}} < \frac{​{(ad + bc) + (a{f_1} + b{e_1})}}{​{2(ac + a{e_1})}}

mathematica的代码如下:

Clear["Global`*"]
f0[x_, a_, b_, c_, d_] := (a*x - b)*(d - c*x);(*(b c+a d)/(2 a c)*)
f1[x_, a_, b_, c_, d_, e1_, f1_] := (a*x - b)*((d - c*x) - (e1*x - f1));(*((b c+a d)+(b e+a f))/(2 (a c+a e) )*)
(*f1[x_,a_,b_,c_,d_,e1_,f1_]:=(a*x-b)*((d+f1)-(c+e1)*x);*)Fx[x_, a_, b_, c_, d_, e1_, f1_] := Piecewise[{{f0[x, a, b, c, d], x <= f1/e1}, {f1[x, a, b, c, d, e1, f1], x > f1/e1}}];Reduce[a > 0 && b > 0 && c > 0 && d > 0 && e1 > 0 && f1 > 0 && b/a < d/c && b/a < (d + f1)/(c + e1)]Reduce[a > 0 && b > 0 && c > 0 && d > 0 && e1 > 0 && f1 > 0 && b/a < d/c && b/a < (d + f1)/(c + e1) && b/a < (b c + a d)/(2 a c) < d/c]
Reduce[a > 0 && b > 0 && c > 0 && d > 0 && e1 > 0 && f1 > 0 && b/a < d/c && b/a < (d + f1)/(c + e1) && b/a < ((b c + a d) + (b e1 + a f1))/(2 (a c + a e1) ) < (d + f1)/(c + e1)]
Reduce[a > 0 && b > 0 && c > 0 && d > 0 && e1 > 0 && f1 > 0 && b/a < d/c && b/a < (d + f1)/(c + e1) && (b c + a d)/(2 a c) < f1/e1 < ((b c + a d) + (b e1 + a f1))/(2 (a c + a e1) )]
Reduce[a > 0 && b > 0 && c > 0 && d > 0 && e1 > 0 && f1 > 0 && b/a < d/c && b/a < (d + f1)/(c + e1) && f1/e1 < (b c + a d)/(2 a c) < ((b c + a d) + (b e1 + a f1))/(2 (a c + a e1) )](*Reduce[a>0&&b>0&&c>0&&d>0&&e1>0&&f1>0&&b/a<d/c&&b/a<(d+f1)/(c+e1)&&(\
b c+a d)/(2 a c)>f1/e1&&f1/e1<((b c+a d)+(b e1+a f1))/(2 (a c+a e1) \
)&&f1[((b c+a d)+(b e1+a f1))/(2 (a c+a e1) ),a,b,c,d,e1,f1]>f0[(b \
c+a d)/(2 a c),a,b,c,d]]*)

比较重要的结论

(1)当\frac{​{ad + bc}}{​{2ac}} \le \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}},那么最优的结果为${x^*} = \frac{​{ad + bc}}{​{2ac}}$

(2)当\frac{​{ad + bc}}{​{2ac}} > \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}}

(2.1)当\frac{​{(ad + bc) + (a{f_1} + b{e_1})}}{​{2(ac + a{e_1})}} \le \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}},那么最优的结果为{x^*} = \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}},注意{f_0}(\frac{​{ad + bc}}{​{2ac}}) > {f_0}(\frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}})

(2.2)当\frac{​{(ad + bc) + (a{f_1} + b{e_1})}}{​{2(ac + a{e_1})}} > \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}},那么最优的结果为{x^*} = \frac{​{(ad + bc) + (a{f_1} + b{e_1})}}{​{2(ac + a{e_1})}},注意{f_0}(\frac{​{ad + bc}}{​{2ac}}) > {f_1}(\frac{​{(ad + bc) + (a{f_1} + b{e_1})}}{​{2(ac + a{e_1})}})(可以利用mathematica验证)。

那么,总而言之,我们可以得出F(x)\leq f_0(x),当且仅当${x^*} = \frac{​{ad + bc}}{​{2ac}}$时,等号取到,即F(x)= f_0(x)

mathematica的代码如下:

Clear["Global`*"]
f0[x_, a_, b_, c_, d_] := (a*x - b)*(d - c*x);(*(b c+a d)/(2 a c)*)
f1[x_, a_, b_, c_, d_, e1_, f1_] := (a*x - b)*((d - c*x) - (e1*x - f1));(*((b c+a d)+(b e+a f))/(2 (a c+a e) )*)
(*f1[x_,a_,b_,c_,d_,e1_,f1_]:=(a*x-b)*((d+f1)-(c+e1)*x);*)Fx[x_, a_, b_, c_, d_, e1_, f1_] := Piecewise[{{f0[x, a, b, c, d], x <= f1/e1}, {f1[x, a, b, c, d, e1, f1], x > f1/e1}}];(*Reduce[a>0&&b>0&&c>0&&d>0&&e1>0&&f1>0&&b/a<d/c&&b/a<(d+f1)/(c+e1)]Reduce[a>0&&b>0&&c>0&&d>0&&e1>0&&f1>0&&b/a<d/c&&b/a<(d+f1)/(c+e1)&&b/\
a<(b c+a d)/(2 a c)<d/c]
Reduce[a>0&&b>0&&c>0&&d>0&&e1>0&&f1>0&&b/a<d/c&&b/a<(d+f1)/(c+e1)&&b/\
a<((b c+a d)+(b e1+a f1))/(2 (a c+a e1) )<(d+f1)/(c+e1)]
Reduce[a>0&&b>0&&c>0&&d>0&&e1>0&&f1>0&&b/a<d/c&&b/a<(d+f1)/(c+e1)&&(b \
c+a d)/(2 a c)<f1/e1<((b c+a d)+(b e1+a f1))/(2 (a c+a e1) )]
Reduce[a>0&&b>0&&c>0&&d>0&&e1>0&&f1>0&&b/a<d/c&&b/a<(d+f1)/(c+e1)&&f1/\
e1<(b c+a d)/(2 a c)<((b c+a d)+(b e1+a f1))/(2 (a c+a e1) )]*)Reduce[a > 0 && b > 0 && c > 0 && d > 0 && e1 > 0 && f1 > 0 && b/a < d/c && b/a < (d + f1)/(c + e1) && (b c + a d)/(2 a c) > f1/e1 && f1/e1 < ((b c + a d) + (b e1 + a f1))/(2 (a c + a e1) ) && f1[((b c + a d) + (b e1 + a f1))/(2 (a c + a e1) ), a, b, c, d, e1, f1] > f0[(b c + a d)/(2 a c), a, b, c, d]]

3. 三个分段的情况

其中,

(1)第一个分段的函数为原函数;

(2)第二分段的函数为原函数的变体,即:
(i)第一因式与原函数的第一因式一样,即都为ax-b;

(ii)第二因式在原函数的第二因式基础上减去一部分(即ex-f),即为(d-cx)-(e_1x-f_1)

(3)其中第二分段点为减去部分为零时候的x值(即e_1x-f_1=0\Rightarrow x=\frac{f_1}{e_1}

(4)第三分段的函数为原函数的变体,即:
(i)第一因式与原函数的第一因式一样,即都为ax-b;

(ii)第二因式在原函数的第二因式基础上减去一部分(即e_2x - f_2),即为(d-cx)-(e_2x-f_2)

(5)其中第三分段点为减去部分为零时候的x值(即e_2x-f_2=0\Rightarrow x=\frac{f_2}{e_2}

\begin{array}{l} G(x) = \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} {​{f_0}(x)}&{x \le \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}}}\\ {​{f_1}(x)}&{\frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}} < x \le \frac{​{​{f_2}}}{​{​{e_2}}}}\\ {​{f_2}(x)}&{x > \frac{​{​{f_2}}}{​{​{e_2}}}} \end{array}} \right. = \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} {(ax - b)(d - cx)}&{x \le \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}}}\\ {(ax - b)[(d - cx) - ({e_1}x - {f_1})]}&{\frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}} < x \le \frac{​{​{f_2}}}{​{​{e_2}}}}\\ {(ax - b)[(d - cx) - ({e_2}x - {f_2})]}&{x > \frac{​{​{f_2}}}{​{​{e_2}}}} \end{array}} \right.\\ = \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} {(ax - b)(d - cx)}&{x \le \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}}}\\ {(ax - b)[(d + {f_1}) - (c + {e_1})x]}&{\frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}} < x \le \frac{​{​{f_2}}}{​{​{e_2}}}}\\ {(ax - b)[(d + {f_2}) - (c + {e_2})x]}&{x > \frac{​{​{f_2}}}{​{​{e_2}}}.} \end{array}} \right. \end{array}

where\ a>0,b>0,c>0, d>0, \frac{b}{a} < \frac{d}{c}, e_1>0, f_1>0, \frac{b}{a} < \frac{​{d + {f_1}}}{​{c + {e_1}}}, e_2>0, f_2>0, \frac{b}{a} < \frac{​{d + {f_2}}}{​{c + {e_2}}}, and\ \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}} < \frac{​{​{f_2}}}{​{​{e_2}}}.

针对第一分段f_0(x),在无限制条件情况下,最优结果为:x^*=\frac{a d+b c}{2 a c}f_0(x^*)=\frac{a^2 d^2-2 a b c d+b^2 c^2}{4 a c}

针对第二分段f_1(x),在无限制条件情况下,最优结果为:{x^*} = \frac{​{(ad + bc) + (a{f_1} + b{e_1})}}{​{2(ac + a{e_1})}}f_1(x^*)={\frac{​{​{​{(b(c + e_1) - a(d + f_1))}^2}}}{​{4a(c + e_1)}}}

针对第三分段f_2(x),在无限制条件情况下,最优结果为:{x^*} = \frac{​{(ad + bc) + (a{f_2} + b{e_2})}}{​{2(ac + a{e_2})}}f_2(x^*)={\frac{​{​{​{(b(c + e_2) - a(d + f_2))}^2}}}{​{4a(c + e_2)}}}

外生参数的大小关系(可以利用mathematica验证):

(1)成立的一些:

(i)\frac{b}{a}<\frac{a d+b c}{2 a c}<\frac{d}{c}

(ii)\frac{b}{a} < \frac{​{\left( {bc + ad} \right) + \left( {b{e_1} + af_1} \right)}}{​{2\left( {ac + a{e_1}} \right)}} < \frac{​{d + {f_1}}}{​{c + {e_1}}}

(iii)\frac{b}{a} < \frac{​{\left( {bc + ad} \right) + \left( {b{e_2} + af_2} \right)}}{​{2\left( {ac + a{e_2}} \right)}} < \frac{​{d + {f_2}}}{​{c + {e_2}}}

(2)不成立的一些:

(i)\frac{​{ad + bc}}{​{2ac}} < \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}} < \frac{​{(ad + bc) + (a{f_1} + b{e_1})}}{​{2(ac + a{e_1})}}

(ii)\frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}} < \frac{​{ad + bc}}{​{2ac}} < \frac{​{(ad + bc) + (a{f_1} + b{e_1})}}{​{2(ac + a{e_1})}}

(i)\frac{​{ad + bc}}{​{2ac}} < \frac{​{​{f_2}}}{​{​{e_2}}} < \frac{​{(ad + bc) + (a{f_2} + b{e_2})}}{​{2(ac + a{e_2})}}

(ii)\frac{​{​{f_2}}}{​{​{e_2}}} < \frac{​{ad + bc}}{​{2ac}} < \frac{​{(ad + bc) + (a{f_2} + b{e_2})}}{​{2(ac + a{e_2})}}

比较重要的结论

(1)当\frac{​{ad + bc}}{​{2ac}} \le \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}},那么最优的结果为${x^*} = \frac{​{ad + bc}}{​{2ac}}$

(2)当\frac{​{ad + bc}}{​{2ac}} > \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}}

(2.1)当\frac{​{(ad + bc) + (a{f_1} + b{e_1})}}{​{2(ac + a{e_1})}} \le \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}},那么第一分段与第二分段对比下最优的结果为{x^*} = \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}},注意{f_0}(\frac{​{ad + bc}}{​{2ac}}) > {f_0}(\frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}})

(2.2)当\frac{​{(ad + bc) + (a{f_1} + b{e_1})}}{​{2(ac + a{e_1})}} > \frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}},那么第一分段与第二分段对比下最优的结果为{x^*} = \frac{​{(ad + bc) + (a{f_1} + b{e_1})}}{​{2(ac + a{e_1})}},注意{f_0}(\frac{​{ad + bc}}{​{2ac}}) > {f_1}(\frac{​{(ad + bc) + (a{f_1} + b{e_1})}}{​{2(ac + a{e_1})}})(可以利用mathematica验证);

(3)当\frac{​{ad + bc}}{​{2ac}} > \frac{​{​{f_2}}}{​{​{e_2}}}

(3.1)当\frac{​{(ad + bc) + (a{f_2} + b{e_2})}}{​{2(ac + a{e_2})}} \le \frac{​{​{f_2}}}{​{​{e_2}}},那么第一分段与第三分段对比下最优的结果为{x^*} = \frac{​{​{f_2}}}{​{​{e_2}}},注意{f_0}(\frac{​{ad + bc}}{​{2ac}}) > {f_0}(\frac{​{​{f_1}}}{​{​{e_1}}})

(3.2)当\frac{​{(ad + bc) + (a{f_2} + b{e_2})}}{​{2(ac + a{e_2})}} > \frac{​{​{f_2}}}{​{​{e_2}}},那么第一分段与第三分段对比下最优的结果为{x^*} = \frac{​{(ad + bc) + (a{f_2} + b{e_2})}}{​{2(ac + a{e_2})}},注意{f_0}(\frac{​{ad + bc}}{​{2ac}}) > {f_2}(\frac{​{(ad + bc) + (a{f_2} + b{e_2})}}{​{2(ac + a{e_2})}})(可以利用mathematica验证)。

那么,总而言之,我们可以得出G(x)\leq f_0(x),当且仅当${x^*} = \frac{​{ad + bc}}{​{2ac}}$时,等号取到,即G(x)= f_0(x)

该结论可以扩展到N个分段的情况下,也就是N个分段的函数的最优结果不会优于原函数f_0(x)的最优结果。

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0. 关于异步程序设计 0.1 对异步机制的理解 运行效率对于后端程序来讲很重要。我曾经以为&#xff0c;多线程机制是后端设计的终极方法&#xff0c;后来才发现&#xff0c;异步机制才是榨干 CPU 运行效率资源的关键所在。 我最初对于异步程序设计有误解&#xff0c;以为多线…...

《Cloud Native Data Center Networking》(云原生数据中心网络设计)读书笔记 -- 09部署OSPF

本章的目的是帮助网络工程师确定网络的理想 OSPF 配置。本章将回答以下问题 应何时在数据中使用OSPF ?配置 OSPF 的关键设计原则是什么?OSPFv2 和 OSPFv3 之间有什么区别&#xff0c;应如何使用?如何在路由协议栈中配置 OSPF ?如何在服务器上配置 OSPF&#xff0c;例如为容…...

AI-调查研究-01-正念冥想有用吗?对健康的影响及科学指南

点一下关注吧&#xff01;&#xff01;&#xff01;非常感谢&#xff01;&#xff01;持续更新&#xff01;&#xff01;&#xff01; &#x1f680; AI篇持续更新中&#xff01;&#xff08;长期更新&#xff09; 目前2025年06月05日更新到&#xff1a; AI炼丹日志-28 - Aud…...

渲染学进阶内容——模型

最近在写模组的时候发现渲染器里面离不开模型的定义,在渲染的第二篇文章中简单的讲解了一下关于模型部分的内容,其实不管是方块还是方块实体,都离不开模型的内容 🧱 一、CubeListBuilder 功能解析 CubeListBuilder 是 Minecraft Java 版模型系统的核心构建器,用于动态创…...

【快手拥抱开源】通过快手团队开源的 KwaiCoder-AutoThink-preview 解锁大语言模型的潜力

引言&#xff1a; 在人工智能快速发展的浪潮中&#xff0c;快手Kwaipilot团队推出的 KwaiCoder-AutoThink-preview 具有里程碑意义——这是首个公开的AutoThink大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;。该模型代表着该领域的重大突破&#xff0c;通过独特方式融合思考与非思考…...

Springcloud:Eureka 高可用集群搭建实战(服务注册与发现的底层原理与避坑指南)

引言&#xff1a;为什么 Eureka 依然是存量系统的核心&#xff1f; 尽管 Nacos 等新注册中心崛起&#xff0c;但金融、电力等保守行业仍有大量系统运行在 Eureka 上。理解其高可用设计与自我保护机制&#xff0c;是保障分布式系统稳定的必修课。本文将手把手带你搭建生产级 Eur…...

ios苹果系统,js 滑动屏幕、锚定无效

现象&#xff1a;window.addEventListener监听touch无效&#xff0c;划不动屏幕&#xff0c;但是代码逻辑都有执行到。 scrollIntoView也无效。 原因&#xff1a;这是因为 iOS 的触摸事件处理机制和 touch-action: none 的设置有关。ios有太多得交互动作&#xff0c;从而会影响…...

重启Eureka集群中的节点,对已经注册的服务有什么影响

先看答案&#xff0c;如果正确地操作&#xff0c;重启Eureka集群中的节点&#xff0c;对已经注册的服务影响非常小&#xff0c;甚至可以做到无感知。 但如果操作不当&#xff0c;可能会引发短暂的服务发现问题。 下面我们从Eureka的核心工作原理来详细分析这个问题。 Eureka的…...

AGain DB和倍数增益的关系

我在设置一款索尼CMOS芯片时&#xff0c;Again增益0db变化为6DB&#xff0c;画面的变化只有2倍DN的增益&#xff0c;比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析&#xff1a; 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...

Java毕业设计:WML信息查询与后端信息发布系统开发

JAVAWML信息查询与后端信息发布系统实现 一、系统概述 本系统基于Java和WML(无线标记语言)技术开发&#xff0c;实现了移动设备上的信息查询与后端信息发布功能。系统采用B/S架构&#xff0c;服务器端使用Java Servlet处理请求&#xff0c;数据库采用MySQL存储信息&#xff0…...

【Linux】自动化构建-Make/Makefile

前言 上文我们讲到了Linux中的编译器gcc/g 【Linux】编译器gcc/g及其库的详细介绍-CSDN博客 本来我们将一个对于编译来说很重要的工具&#xff1a;make/makfile 1.背景 在一个工程中源文件不计其数&#xff0c;其按类型、功能、模块分别放在若干个目录中&#xff0c;mak…...

深度剖析 DeepSeek 开源模型部署与应用:策略、权衡与未来走向

在人工智能技术呈指数级发展的当下&#xff0c;大模型已然成为推动各行业变革的核心驱动力。DeepSeek 开源模型以其卓越的性能和灵活的开源特性&#xff0c;吸引了众多企业与开发者的目光。如何高效且合理地部署与运用 DeepSeek 模型&#xff0c;成为释放其巨大潜力的关键所在&…...