Сходимость - алгоритм
Cтраница 1
Сходимость алгоритмов при случайном характере критерия эффективности и ограничений эквивалентна устойчивости в вероятностном смысле систем, описываемых стохастическими разностными или дифференциальными уравнениями. [1]
Сходимость алгоритма можно ускорить с помощью разложения в ряд Тейлора с использованием вторых производных, что на шаге 2 приводит к задаче не линейного, а квадратичного программирования. [2]
Сходимость алгоритма Зейделя обеспечивается, если система уравнений удовлетворяет первому либо второму достаточным условиям сходимости процесса итераций. Однако более просто сходимость определяется при машинных экспериментах. [3]
Сходимость алгоритма ВР строго доказана для дифференциальных уравнений, описывающих функционирование НС [9], т.е. для бесконечно малых шагов изменения весовых коэффициентов, при конечных шагах сходимость не гарантируется. Для повышения скорости сходимости до начала процедуры обучения в формулу коррекции весовых коэффициентов ( 2) вводится коэффициент h, характеризующий скорость обучения, который в некоторых случаях способствует повышению скорости сходимости. [4]
Сходимость алгоритмов типа ( II 1 - 144) понимается в вероятностном смысле. [5]
Для сходимости алгоритма ( 94) необходимо, чтобы величина у [ k ] с ростом k умепь шал) сь быстрее, чем c [ k ], и, кроме того, последовательности у [ k ] и с k должны удовлетворять условиям сходимости алгоритмов типа стохастической аппроксимации. [6]
Поскольку сходимость алгоритма квадратичная, то его наиболее целесообразно применять в тех случаях, когда необходима высокая точность вычислений. Кроме того, если матрица имеет близкие или кратные собственные значения, то применение метода деления отрезка ( алг. [7]
Рассмотрена сходимость алгоритмов идентификации, основанных на стохастической аппроксимации, и предложен способ коррекции алгоритмов для обеспечения асимптотической несмещенности. [8]
Скорость сходимости алгоритма зависит от величины шумов, наличия импульсных помех и близости начальных оценок параметров к истинным их значениям. В качестве начальных оценок могут быть использованы значения параметров, полученные на какой-либо выборке сигнала по (2.28), или некоторые произвольные значения, такие, что ( tTt) - а, где а - большое число. В [58] рассмотрена работа фильтра при обработке данных многокомпонентного анализа с оценкой параметров дрейфа на фоне шума с корреляционной матрицей Вш [ сг. [9]
Скорость сходимости алгоритма (1.74) будет заметно выше, чем у метода секущих, если характеристика корректируемого тракта выпукла вверх. [10]
Скорость сходимости алгоритма к точке В граничного максимума может быть увеличена. [11]
Исследование сходимости алгоритма (2.12) может быть проведено методами, приведенными в § 1 гл. [12]
Скорость сходимости алгоритма ( 52) трудно оценить. Для проверки на реальном примере нужны сведения об основных фондах и оборотных средствах предприятий. Таким реальным материалом мы пока не располагаем. [13]
Доказательство сходимости алгоритма в общем случае отсутствует. [14]
 |
Представление рекуррентного уравнения системой с замкнутой петлей управления. [15] |
Страницы: 1 2 3 4