1、迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程，跟迭代法相对应的是直接法(或者称为一次解法)，即一次性解决问题。
让客户满意是我们工作的目标，不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户，将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴，公司提供的服务项目有：域名注册、虚拟空间、营销软件、网站建设、西充网站维护、网站推广。
2、迭代法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程。fun函数设置循环，当x0-x1的绝对值小于0.000001循环结束。
3、迭代法就是让方程的解不断去逼近真实的解。这是一种数值计算方法。
4、牛顿迭代法是一种常用的计算方法，这个大学大三应该学过。
我们惩罚参数C，使我们的目标函数变为：在惩罚函数C的选择上，我们其实在做trade-off的一种抉择，具体取决于我们更看重什么东西。
C是惩罚系数 就是说你对误差的宽容度 这个值越高，说明你越不能容忍出现误差 gamma是你选择径向基函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布。
CvSVM：C_SVC - n(n=2)分类器，允许用异常值惩罚因子C进行不完全分类。CvSVM：NU_SVC - n类似然不完全分类的分类器。参数nu取代了c，其值在区间【0，1】中，nu越大，决策边界越平滑。
C是正则化参数，它限制每个特征的重要性（确切的说每个点的dual_coef_）。两个参数的设定通常是强烈相关的，应该同时调节。默认情况下，C=1，gamma=1。输出 增大C显著改进了模型，得到了97%的精度。
用的是sklearn实现的。采用sklearn.svm.SVC设置的参数。本身这个函数也是基于libsvm实现的（PS： libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO）。SVC函数的训练时间是随训练样本平方级增长，所以不适合超过10000的样本。
1、除了接触点的搜寻算法，常用的接触力算法为：拉格朗日乘子法和罚函数法。拉格朗日乘子法不允许接触边界的互相穿透，能准确描述几何约束条件，是一种精确的接触力算法，但它与显式算法不相容，要求特殊的数值处理。
2、ANSYS 通过两种算法来实现此法向接触关系：罚函数法和拉格朗日乘子法。
3、对学过高等数学的人来说比较拉格朗日乘子应该会有些印象。二者均是求解最优化问题的方法，不同之处在于应用的情形不同。
4、第一类拉格朗日方程的定义是带有拉格朗日乘子的质点系动力学方程。它也可以被称为：拉格朗日乘子的动力学方程。拉格朗日乘子法是一种数学方法，用来求有约束条件下的多元函数的极值，广泛应用于求出约束问题的最优化方法。
5、拉格朗日乘数法（以数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名）是一种寻找变量受一个或多个条件所限制的多元函数的极值的方法。
6、而内点法初始点必须为可行区内一点，在约束比较复杂时，这个选择内点法的初始点是有难度的，并且内点法只能解决约束为不等式情形。
