Официальный сайт движения «Москва без Лужкова!»
Главная Новости Москвы Наши новости Популярное
  • Новости
  • Новости
  • ВХОД В ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ
    логин
    пароль
       
      Где купить переходник на фотоаппарат

      Я решила попробовать заработать в интернете на фотографиях, и приобрела хороший фотоаппарат. Спустя некоторое время я захотела снимать мелкие объекты, например песчинки песка или капельки воды. Но

      Уборка квартир в москве
      Проф уборка квартир в москве позволяет не беспокоиться о кавардаке, который повстречает Вас либо Вашу вторую половинку. Если Вы закатывали гулкую вечеринку, а на утро остались совершенно одни, то конкретно

      Оклейка авто в Москве
      Наверняка всем автомобилистам знакома ситуация, когда любимый железный конь требует устранения возникшей неисправности, а на СТО говорят, что рабочий день мол заканчивается, а завтра так и, вообще выходной.

    Новости

    Metoda gradientu zejścia. Zoptymalizuj funkcję wielu zmiennych za pomocą metody gradientu zniżania.

    Autor: admin | Data: 11.04.2014 | Wyświetleń: 3,276 | Brak komentarzy

    Z przebiegu matematyki wiadomo, że kierunek największego wzrostu jakiejkolwiek funkcji w naszym przypadku Z przebiegu matematyki wiadomo, że kierunek największego wzrostu jakiejkolwiek funkcji w naszym przypadku   charakteryzuje się gradientem: charakteryzuje się gradientem:

    gdzie gdzie   - wektory jednostkowe w kierunku osi współrzędnych - wektory jednostkowe w kierunku osi współrzędnych. W konsekwencji kierunek przeciwny do gradientu będzie wskazywał kierunek największego spadku funkcji, a metody oparte na wyborze ścieżki optymalizacji przy użyciu gradientu nazywane są gradientem.

    Proces znajdowania minimalnego punktu funkcji Proces znajdowania minimalnego punktu funkcji   metodą gradientu zniżania jest następująca: na początku wybieramy jakiś punkt początkowy   i obliczamy w nim gradient funkcji metodą gradientu zniżania jest następująca: na początku wybieramy jakiś punkt początkowy i obliczamy w nim gradient funkcji . Następnie wykonujemy krok w kierunku anty-gradientowym (gdzie ) W rezultacie otrzymujemy nowy punkt , wartość funkcji, która jest zwykle mniejsza niż wartość funkcji w punkcie . Jeśli ten warunek nie zostanie spełniony, to znaczy wartość funkcji nie zmieniła się, a nawet nie zwiększyła, należy zmniejszyć stopień ( ), po czym w nowym punkcie obliczamy gradient i ponownie robimy krok w kierunku przeciwnym do niego .

    Proces trwa aż do uzyskania najniższej wartości funkcji celu. Ściśle mówiąc, czas zakończenia wyszukiwania nastąpi, gdy przejście z danego punktu, przy wyborze dowolnego kroku, prowadzi do zwiększenia wartości funkcji celu. Jeśli minimalna funkcja zostanie osiągnięta w rozważanym obszarze, wówczas w tym punkcie gradient jest zerowy, co może również służyć jako sygnał zakończenia procesu optymalizacji.

    Formuły dla pochodnych cząstkowych można uzyskać jawnie tylko wtedy, gdy funkcja docelowa jest podana analitycznie. W przeciwnym razie te pochodne są obliczane przez różnicowanie numeryczne:

    W przeciwnym razie te pochodne są obliczane przez różnicowanie numeryczne:

    Zauważ, że znajdź minimalny punkt funkcji Zauważ, że znajdź minimalny punkt funkcji   można również osiągnąć poprzez skonstruowanie wielowymiarowego zadania optymalizacji dla sekwencji zadań jednowymiarowych w każdym kroku optymalizacji można również osiągnąć poprzez skonstruowanie wielowymiarowego zadania optymalizacji dla sekwencji zadań jednowymiarowych w każdym kroku optymalizacji. Ta metoda jest nazywana metoda skoordynowanego zejścia . Różnica polega na tym, że w metodzie zejścia gradientu kierunek optymalizacji jest określony przez gradient funkcji celu, podczas gdy w metodzie zejścia ze współrzędnych zejście jest wykonywane w każdym kroku wzdłuż jednego ze współrzędnych.

    Różnica polega na tym, że w metodzie zejścia gradientu kierunek optymalizacji jest określony przez gradient funkcji celu, podczas gdy w metodzie zejścia ze współrzędnych zejście jest wykonywane w każdym kroku wzdłuż jednego ze współrzędnych


     

    Найди свой район!

    Восточный

    Западный

    Зеленоградский

    Северный

    Северо-Восточный

    Северо-Западный

    Центральный

    Юго-Восточный

    Юго-Западный

    Южный

    Поиск:      


     
    Rambler's Top100
    © 2007 Движение «Москва без Лужкова!»