LP中有一个很强的假设，输入和输出是线性关系，这一般是不符合事实的。通过几何的方式去对信息进行理解和压缩是比较高效的，MLP可以表示成下面的形式。

从概率分布的角度来看卷积的定义,fτ是概率密度，gt−τ是在这个分布下的均值f∗gt∫−∞∞​fτgt−τdτ。

sgd 和优化中的方法的区别，sgd利用部分样本，采用迭代的方式，进行优化；传统的优化方法，如qp或者sqp则对全部的样本的loss进行迭代，并且迭代过程中，会同时优化步长；return yreturn l一定要在参数更新这里将param.grad.zero_()

1 introduction在前面两个章节，回顾了凸集、凸函数、凸集和凸函数联系。从这章开始认识凸优化问题。2 凸优化问题2.1 优化问题的标准形式2.1.1 优化问题的最优解优化问题的最优解解集可能存在两种极端情况2.1.2 优化问题的解集可行解如果xix_ixi​满足fi(x)、hi(x)f_i(x)、h_i(x)fi​(x)、hi​(x)，则称xix_ixi​是可行解。最优解如果xix_ix

希望能用比较简单的方式将ilqr算法进行整理和总结。

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回顾一直对科里奥利力理解的有问题，这次重新回顾理论力学，并结合机器人动力学，对以往的知识点做一次回顾。

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