Градиентная метода

Cтраница 1

Градиентные методы требуют значительных затрат времени и оперативной памяти ЭВМ, поэтому использование их для расчета режимов в ложных системах газопроводов затруднительно. [1]

Градиентные методы позволяют свести решения ряда математических задач к поиску локального экстремума функций многих переменных посредством решения системы обыкновенных дифференциальных уравнений. Эта важная особенность градиентного метода делает его применение особо привлекательным при программировании аналоговых вычислительных машин. [2]

Градиентные методы работают очень быстро, но не гарантируют оптимальности найденного решения. Легко видеть, что задача коммивояжера унимодальной не является. [3]

Градиентные методы отличаются друг от друга видом матрицы R ( i) и скалярной величины Я ( 1), причем первое отличие является определяющим. Матрица R ( n при умножении слева на вектор gw приводит к получению нового вектора, который повернут относительно вектора g ( 1) на некоторый угол. [4]

Градиентные методы имеют несколько разновидностей, различающихся правилами выбора ступеней варьирования и рабочих шагов на каждом этапе движения к экстремуму. Сущность стратегии всех этих разновидностей состоит в том, что на каждом этапе вокруг очередной базовой точки организуют пробные эксперименты, по результатам которых оценивают новое направление градиента, после чего в этом направлении совершают один рабочий шаг. [5]

Градиентные методы относятся к приближенным методам решения задач нелинейного программирования. В общем случае они обеспечивают получение оптимального решения с помощью бесконечного процесса последовательных приближений. Однако в некоторых случаях процесс может закончиться и через конечное число итераций. [6]

Градиентные методы могут применяться к любой задаче нелинейного программирования, приводя лишь к локальному, а не глобальному экстремуму. Поэтому они оказываются более эффективными при решении задач выпуклого программирования, где всякий локальный экстремум есть одновременно и глобальный. [7]

Градиентные методы эффективны для решения задач минимизации гладких и выпуклых функций. [8]

Градиентные методы работают быстро, но не гарантируют оптимальности найденного решения. Однако задача коммивояжера таковой не является. [9]

Градиентные методы такими свойствами не обладают. [10]

Градиентные методы и методы прямого поиска обеспечивают сходимость к одному из минимумов поверхности минимизируемого функционала, однако сравнительно часто возникает ситуация, когда таких минимумов оказывается несколько или поверхность имеет сильно выраженный овражный характер. [11]

Выбор метода решения системы уравнений. [12]

Градиентные методы, реализованные в функции find, требуют многократного вычисления производных. Для достаточно гладких функций они обеспечивают быстрый и надежный поиск корня. [13]

Градиентные методы в отличие от простых методов, описанных выше, основаны на использовании сведений о наклоне поверхности критерия в данной точке. [14]

Другие градиентные методы могут быть получены путем умножения компонентов dfldx вектора градиента на элементы положительно определенной матрицы. [15]

Страницы: 1 2 3 4