Читайте также:
|
1. Находим частные производные функции 
последовательно по всем переменным и приравниваем их нулю
2. Решаем полученную систему уравнений, корни которой являются стационарными точками.
3. Находим матрицу Гессе 
в стационарных точках минимизируемой функции. Если 
, то исследуемая точка соответствует минимуму функции.
Градиентный метод
Суть градиентного метода: в каждой точке поиска определяется вектор-градиент и делается шаг в этом направлении (если ищем максимум) или противоположном (если ищем минимум) .
Выбор длины шага на каждой итерации должен обеспечить убывание функции при перемещении из одной точки градиентного спуска в другую
.
Развернутый алгоритм градиентного спуска для целевой функции двух переменных представлен на рис. 3.
Дата добавления: 2015-07-20; просмотров: 157 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
| Методические указания | | | Метод наискорейшего спуска |