Variational transform을 설명하면서 nonlinear한 함수를 linear 함수로 근사 시키는 설명에서
f(x)=ln(x)f(x)=ln(x)를 f^{approx}(x)=\lambda x + b(\lambda)fapprox(x)=λx+b(λ) 함수로 근사 시키고 \lambdaλ 의 해를 구하기 위해
코스트 함수 y=min_x(\lambda x + b(\lambda) - ln(x))y=minx(λx+b(λ)−ln(x)) 를 이렇게 두고 미분해서 \lambdaλ를 구하잖아요?
그런데 Variational Transform on Logistic Function의 제목의 슬라이드를 보면
g(x) = min_{\lambda}({\lambda x - H(\lambda)})g(x)=minλ(λx−H(λ)) 이렇게만 되어있는데 b(\lambda)b(λ) 는 어디로 간건가요?
그리고 g(x)는 왜 x가 아니라 Lambda를 최소화하는 건가요? (합성함수를 하면서 변수가 바뀐건가요?)
첨부 파일 맨 마지막에 질문을 적어놨습니다. 감사합니다
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