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摘要
針對 Stiefel 流形上的最速下降問題，推匯出可寫出解析解的完整步驟，推翻過去認為需數值求解的觀點。讀者可學習如何利用弱化問題與 Parrott 引理，在正交約束下求得顯式解，適用於矩陣最佳化與機器學習中的流形演算法。
This article derives an exact closed-form solution for the steepest descent on the Stiefel manifold, proving it does not require numerical solving.
摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。
重點
- Stiefel 流形最速下降問題可寫出解析解。
- 透過引入弱化問題與 Parrott 引理證明。
- Mu on Stiefel 最佳化器在正交約束下可解析計算。
適合誰看
正在研究流形最佳化、矩陣演算法或機器學習理論的進階使用者。
摘要依據
- 講者
- Jianlin Su
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