Cтраница 1
Метод спуска особенно удобно использовать для построения фундаментальных решений. [1]
Метод спуска, в котором sk q ( xk), называют методом градиентного спуска. [2]
Метод спуска особенно удобно использовать для построения фундаментальных решений. [3]
Метод спуска особенно удобно использовать для построения фундаментальных решении. [4]
Метод спуска особенно удобно использовать для построения фундаментальных решений. [5]
Метод спуска по координатам несложен и легко программируется на ЭВМ. Но сходится он медленно, а при наличии оврагов-очень плохо. Поэтому его используют в качестве первой попытки при нахождении минимума. [6]
Метод спуска [45, 84] заключается в следующем. [7]
Метод спуска применяется следующим образом. В рассматриваемой области выбирается один набор параметров ( х0, у0, г0), одна точка, лежащая, по предположению, наиболее близко к оптимальным значениям параметров. [8]
Метод спуска, в котором s /, ( / / ( x /), называют методом градиентного спуска. [9]
Метод спуска конуса - состоит в том, что, предварительно снизив уровень в скважине ниже ожидаемого места притока, стараются конусом уловить струйки воды, проникающей в скважину через место слома колонны. Этот метод применим лишь при малых глубинах скважины. [10]
Поэтому метод спуска с наказанием случайностью целесообразно использовать лишь тогда, когда для нахождения значения целевой функции не требуется больших вычислительных затрат. [11]
Каждый метод спуска является итерационной процедурой, которая характеризуется двумя аспектами - типом вычислений на каждой итерации и стратегией поиска. С точки зрения типа вычислений на каждой итерации методы спуска подразделяются на методы, требующие: 1) вычисления только минимизируемой функции; 2) расчета помимо этого первых производных и 3) вычисления первых и вторых производных. С позиций стратегии поиска к первому типу относятся методы Гаусса - Зейделя и симплекс-метод. [12]
Идея метода спуска и понятие естественных граничных условий имеют непосредственные приложения в численном анализе. В принципе легко построить класс / С с конечным числом параметров и затем минимизировать 1 ( и) в полученном конечномерном пространстве. [13]
Рассмотрим примеры методов спуска. [14]
Важнейшей характеристикой методов спуска является их скорость сходимости. [15]