Найденный минимум

Cтраница 1

Найденный минимум может не быть абсолютным. [1]

Поэтому первый найденный минимум редко имеет малую величину Е, и чем больше нейронов и синапсов в сети, тем меньше вероятность сразу найти глубокий минимум целевой функции. Если же шаг выбирается неоптимально, то он может оказаться достаточно большим, чтобы выйти из окрестности данного локального минимума и попасть в область притяжения соседнего минимума, который может оказаться глубже. Благодаря этому алгоритм способен находить более глубокие минимумы целевой функции, что повышает качество обучения. [2]

Сумму всех этих найденных минимумов обозначим через Шх у - Величину т ( L) 4 - тХо Уо назовем перспективной оценкой среднего времени строительства пути от А до В, содержащего путь L в качестве части. [3]

В работе [ 12а ] приводится также доказательство абсолютного характера найденного минимума, на чем мы здесь не останавливаемся. [4]

Графическое представление периодической ректификации при постоянном составе дистиллата. [5]

Допустим, имеется колонна с определенным числом тарелок ( больше чем ранее найденный минимум), и мы желаем установить зависимость флегмового числа 0 / D от состава жидкости в кубе. Достаточно провести из точки А пучок рабочих линий и для каждой из них вычертить число ступеней, соответствующее числу тарелок вместе с кубом и, возможно, с частично конденсирующим дефлегматором. Последняя ступень показывает состав х жидкости в кубе; из наклона рабочей линии найдем флегмовое число 0 / D для этой рабочей линии. [6]

В отличие от обычного метода градиента, в используемом методе для дробления шага необходимо, чтобы из сферы, построенной в окрестности найденного минимума, число выходов при поиске не превышало числа, определяемого некоторым алгоритмом. Это условие позволяет двигаться по оврагу и дробить шаг только вблизи абсолютного минимума, для его уточнения. [7]

В случае применения градиентных методов нужно иметь в виду, что функция G может иметь несколько минимумов, по методу градиента находится один из возможных, поэтому если первый найденный минимум оказывается неудовлетворительным ( не выполняется условие требуемого качества), то нужно взять в качестве начального значения точку, достаточно удаленную от оптимальной, и, исходя из нового начального значения, определить новую оптимальную точку. В случае, если оптимум единственный, оптимальные точки будут совпадать, что будет указывать на необходимость изменения структурной схемы системы управления, так как в этом случае все возможности старой схемы системы управления оказываются исчерпанными. [8]

Для задач невыпуклого нелинейного программирования доказано, что в рассматриваемой области изменения параметров может быть не одни, а несколько минимумов функции цели. Первый найденный минимум может быть неабсолютным. [9]

Вероятность нахождения точного значения экстремумов тестовых функций при заданном числе популяций. [10]

Полученные результаты свидетельствуют о низком проценте экспериментов, в которых было получено точное значение минимума, в зависимости от общего числа запусков ТА. Однако, как показано на рис. 7.32, наблюдается хорошее приближение найденных минимумов к точному значению минимума. [11]

Степень перекрытия температурных интервалов существования различных молекулярных форм, как правило, велика, что и вызывает сильную корреляцию оценок параметров. Более реальным является оценка доверительных интервалов путем построения поверхности целевой функции в области найденного минимума с последующим использованием критерия Фишера. [12]

Новый нуль может также быть в занятой строке - в этом случае появляется еще одна неперечеркнутая строка и процесс продолжается. Отметим, что при этом очень просто осуществляется поиск минимума - элементы нового неперечеркнутого столбца сравниваются с уже найденными минимумами строк предыдущей итерации. [13]

Уменьшение шагов к концу алгоритма сходно с методом имитации отжига, который рассматривается далее. Сходство проявляется еще и в том, что преодолеваются локальные минимумы на начальном этапе обучения. Коррекции настолько велики, что параметры проскакивают оптимальное значение и сеть попадает в область притяжения другого минимума, а не задерживается в первом найденном минимуме. [14]

Для сохранения смысла проводимых вычислений необходимо воспользоваться операцией мак-симинной композиции. К примеру, в операции RM x R для определения элемента г. результирующей матрицы сначала определяются попарные минимумы среди соответствующих элементов 1 - й строки первой и j - ro столбца второй матрицы. Смысл подобной операции можно определить следующим образом: если уровень воздействия элемента одной составляющей системы сбалансированных показателей на элемент другой составляющей низкий, то независимо от отношений этого параметра с другими параметрами составляющей обеспечить, более качественное воздействие на нее не удастся, и наоборот. Далее из найденных минимумов выбирается наибольший, так как разумно предположить, что уровень взаимодействия между составляющими определяется наиболее сильной из существующих опосредованных связей. [15]

Страницы: 1 2