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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…...

Device Mapper 机制

Device Mapper 机制详解 Device Mapper&#xff08;简称 DM&#xff09;是 Linux 内核中的一套通用块设备映射框架&#xff0c;为 LVM、加密磁盘、RAID 等提供底层支持。本文将详细介绍 Device Mapper 的原理、实现、内核配置、常用工具、操作测试流程&#xff0c;并配以详细的…...

使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作

在科学计算和工程领域&#xff0c;向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能&#xff0c;能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作&#xff0c;并通过具体…...

Linux C语言网络编程详细入门教程:如何一步步实现TCP服务端与客户端通信

文章目录 Linux C语言网络编程详细入门教程&#xff1a;如何一步步实现TCP服务端与客户端通信前言一、网络通信基础概念二、服务端与客户端的完整流程图解三、每一步的详细讲解和代码示例1. 创建Socket&#xff08;服务端和客户端都要&#xff09;2. 绑定本地地址和端口&#x…...

人工智能--安全大模型训练计划:基于Fine-tuning + LLM Agent

安全大模型训练计划&#xff1a;基于Fine-tuning LLM Agent 1. 构建高质量安全数据集 目标&#xff1a;为安全大模型创建高质量、去偏、符合伦理的训练数据集&#xff0c;涵盖安全相关任务&#xff08;如有害内容检测、隐私保护、道德推理等&#xff09;。 1.1 数据收集 描…...

水泥厂自动化升级利器:Devicenet转Modbus rtu协议转换网关

在水泥厂的生产流程中&#xff0c;工业自动化网关起着至关重要的作用&#xff0c;尤其是JH-DVN-RTU疆鸿智能Devicenet转Modbus rtu协议转换网关&#xff0c;为水泥厂实现高效生产与精准控制提供了有力支持。 水泥厂设备众多&#xff0c;其中不少设备采用Devicenet协议。Devicen…...

如何通过git命令查看项目连接的仓库地址?

要通过 Git 命令查看项目连接的仓库地址&#xff0c;您可以使用以下几种方法&#xff1a; 1. 查看所有远程仓库地址 使用 git remote -v 命令&#xff0c;它会显示项目中配置的所有远程仓库及其对应的 URL&#xff1a; git remote -v输出示例&#xff1a; origin https://…...

C++11 constexpr和字面类型:从入门到精通

文章目录 引言一、constexpr的基本概念与使用1.1 constexpr的定义与作用1.2 constexpr变量1.3 constexpr函数1.4 constexpr在类构造函数中的应用1.5 constexpr的优势 二、字面类型的基本概念与使用2.1 字面类型的定义与作用2.2 字面类型的应用场景2.2.1 常量定义2.2.2 模板参数…...

OPENCV图形计算面积、弧长API讲解(1)

一.OPENCV图形面积、弧长计算的API介绍 之前我们已经把图形轮廓的检测、画框等功能讲解了一遍。那今天我们主要结合轮廓检测的API去计算图形的面积&#xff0c;这些面积可以是矩形、圆形等等。图形面积计算和弧长计算常用于车辆识别、桥梁识别等重要功能&#xff0c;常用的API…...

[10-1]I2C通信协议 江协科技学习笔记(17个知识点)

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