Модуль - градиент
Cтраница 3
Направление рабочего шага совпадает о нормалью к линиям уровня, а величина шага тем больше, чем больше модуль градиента. [31]
Кроме перечисленных выше 18 признаков в решении участвовали признаки, полученные средствами ГИС ГЕО 2.5, такие как модули градиентов геофизических растровых полей, сглаженные поля, геологически оправданные логические и алгебраические функции от нескольких растровых полей и другие. [33]
Доказать, что производная функции uf ( x, у, z) в направлении ее градиента равна модулю градиента. [34]
Доказать, что производная функции uf ( x, у, г) в направлении ее градиента равна модулю градиента. [35]
Из этого уравнения следует, что точность определения поверхностей ( линий) положения увеличивается с ростом точности измерения и модуля градиента поля РНП. [36]
Доказать, что производная функции u f ( x, у, г) в направлении ее градиента равна модулю градиента. [37]
 |
Методы наискорейшего спуска ( а и покоординатного спуска ( б. [38] |
В точках ai и а2 ( рис. 1.99 а) предыдущее направление градиента совпадает с касательной в этих точках, а модуль градиента вдоль этого направления обращается в нуль. Метод наискорейшего спуска по сравнению с градиентным дает возможность более быстро продвигаться к экстремуму и исключает субъективный элемент при выборе шага р, но необходимо решать вспомогательные уравнения. [39]
 |
Методы наискорейшего спуска ( а и покоординатного спуска ( б. [40] |
В точках а и а2 ( рис. 1.99 а) предыдущее направление градиента совпадает с касательной в этих точках, а модуль градиента вдоль этого направления обращается в нуль. Метод наискорейшего спуска по сравнению с градиентным дает возможность более быстро продвигаться к экстремуму и исключает субъективный элемент при выборе шага р, но необходимо решать вспомогательные уравнения. [41]
 |
Относительное быстро-действие алгоритма поиска с по-следовательным накоплением по сравнению с алгоритмом с фикси-рованным накоплением. [42] |
Теперь сопоставим поведение обоих методов накопления - классического ( при т const) и последовательного ( при т var) на объектах с изменяющимся модулем градиента экстремальной характеристики, что соответствует реальным условиям. Очевидно, что с изменением величины k вероятность ошибочного шага для обоих алгоритмов будет изменяться, но в разной мере. [43]
Нормаль к поверхности уровня указывает направление наибыстрейшего изменения ( ро-ста - в сторону grad и, падения - в противоположную сторону) скалярной функции и, а модуль градиента - аб-солютную вели-чину скорости этого изменения. [44]
Нормаль к поверхности уровня указывает направление наибыстрейшего изменения ( роста - в сторону grad и, паде-ния - в про-тивоположную сторону) скалярной функции и, а модуль градиента - аб-солютную величину скорости этого изменения. [45]
Страницы: 1 2 3 4