Нахождение - минимум
Cтраница 1
Нахождение минимума Ф ( Хг, Х %) 0 сводится к задаче на безусловный экстремум и решается с помощью метода наименьших квадратов по программе СПУСК, работа которой организована следующим образом. [1]
Нахождение минимума функции эквивалентно) нахождению максимума этой функции, взятой с противоположным знаком. [2]
Нахождение минимума функции Я ( Я) рекомендуется производить по алгоритму модифицированного покоординатного спуска. Информация о начертании сети может представляться в памяти машины так же, как и в первом вариационном методе гидравлического расчета. [3]
Нахождение минимума функции Ф ( д у), заданной алгоритмом вычисления, может осуществляться каким-либо из описанных на стр. При разложении cfih ( y) в ряд по функциям г /, ( 0 существенно возрастает размерность DN задачи. Для определения q ihy целесообразно предварительно преобразовывать дифференциальные уравнения ( IX. [4]
Нахождение минимума целевой функции (1.64) или ( 1.64) с учетом комплекса ограничений (1.63) при самых общих предположениях относительно изменения функций Э -; и q - i достаточно сложно. В связи с этим сделаем следующее упрощающее предположение. [5]
Нахождение минимума функции рассогласования (3.155) связано со значительными трудностями. Одна из них - необходимость многократного интегрирования жесткой системы ( см. разд. [6]
Для нахождения минимума используется метод наименьших квадратов. Для оценки наклонов могут быть использованы другие комбинации соседних ячеек. [7]
Для нахождения минимума находим первую производную от F по л при постоянной Т и приравниваем эту производную нулю. [8]
Для нахождения минимума этой функции первые частные производные приравняем нулю. [9]
Для нахождения минимума применим методику, аналогичную указанной. [10]
Для нахождения минимума функции дифференцируется выражение (3.8), которое приравнивается к нулю. [11]
 |
Принципиальная схема. [12] |
Для нахождения минимума функции с большим числом переменных в последнее время применяется градиентный метод. Суть его заключается в следующем. Для начала принимают какой-либо исходный вариант распределения нагрузок, но с соблюдением существующих ограничений. Движение или шаг осуществляется в направлении убывания функции F, что соответствует такому изменению параметра xi, при котором величина А / 7 должна иметь обратный знак. Поиск оптимального решения заканчивается при условии Д / чг е, где е - заданная наперед величина, определяющая требуемую точность расчетов. Расчет указанных отклонений при варьировании каждой из переменных оказывается возможным только после раскрытия неопределенных множителей Лагранжа. [13]
Для нахождения минимума функции, представленной выражением (2.7), это выражение нужно продифференцировать и приравнять первую производную к нулю. [14]
 |
Алгоритм нахождения минимума функции Т методом люфта. [15] |
Страницы: 1 2 3 4