厚着脸皮要在同事公众号上写篇文章，尽量浅显、与专业相关，选了这个主题。 一、时域与空域特性以远场模型（平面波）为例，假设均匀线阵接收的为窄带信号，假设相邻振元间隔为d，入射角为：从空域坐标来看，相邻振元的间隔为：等价到时间轴来看，采样点的间距为：，对应时间间隔为： 二、时、空域与采样定理　　A-空域...

 承接上一篇：拉格朗日乘子法和KKT条件优化理论中，目标函数f(x)有多种形式：目标函数和约束条件都是x的线性函数，称最优化问题为线性规划；目标函数为二次函数，约束条件为线性函数，称最优化问题为二次规划；目标函数或约束条件为非线性函数，称最优化问题为非线性规划。每个线性规划问题都有对应的对偶问题，对偶问题性质...

原文链接http://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/8686871.html　　长成上面那样的网格图求最小割。　　$n,mleq1000$　　网格图先转个对偶图，然后SPFA跑一发就完事了。　　或者你可以这样理解。　　　　你要从红色区域到蓝色区域连一条路径，比如橙色或者绿色。　　（其中绿...

在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性（Lagrangeduality）将原始问题转换为对偶问题，通过解对偶问题而得到原始问题的解。这是因为：1）对偶问题的对偶是原问题；2）无论原始问题与约束条件是否是凸的，对偶问题都是凹问题，加个负号就变成凸问题了，凸问题容易优化。3）对偶问题可以给出原始问题一个下界；4）当满足...

0前言本文承接上一篇博文拉格朗日乘子法和KKT条件http://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/7805954.html，讲讲拉格朗日对偶性的问题。在约束优化问题中，常常用拉格朗日对偶性来将原始问题转为对偶问题，通过解对偶问题的解来得到原始问题的解。 1为什么要利用对偶？首先要明...