我想用这个形式最小化一个成本函数,使用带有scipy.optimize.least_squares函数的Levenberg-Marquart方法。否则,我会得到错误消息“当残差的数量小于变量的数量时,方法'lm‘不起作用。”我的成本函数定义如下: assert(type(qv) is np.ndarray
我正在学习Cormen的“算法导论第二版”中的Ford-Fulkerson算法。在伪代码中对有向图G=(V,E)进行如下描述,其中f是定义在VxV上的流 for each edge (u,v) in E(G)(编辑:C是开始时给定的容量函数,并在不属于图的边上扩展为零)
我不确定在“两个方向”上存在边的情况下该怎么做,例如,当