Cтраница 1
Квадратичная сходимость, грубо говоря, означает, что с каждым шагом число правильных цифр у xk удваивается. [1]
Благодаря квадратичной сходимости метод сопряженных направлений позволяет находить минимум с высокой точностью. Методы с линейной сходимостью обычно определяют экстремальные значения координат менее точно. [2]
Метод имеет квадратичную сходимость. Если внедиагональные элементы матрицы Glfel уже имеют порядок не выше е, то их порядок станет не выше е2 после выполнения одного цикла, состоящего из п ( п - 1) / 2 вращений. [3]
Метод обладает квадратичной сходимостью. [4]
Именно этим обстоятельством вызвана квадратичная сходимость метода Мак-Уини в одномерном случае. [5]
На рассмотренный случай распространяется асимптотическая квадратичная сходимость обычного процесса Якоби ( см. работу [ Zimmerman, 1969 ]), при условии, что процесс вообще сходится. Однако сходимость никем не была доказана. [6]
Строгие доказательства этого свойства квадратичной сходимости [ Schonhage, 1961, Wilkinson, 1962 ] слишком сложны, чтобы их можно было привести здесь. Однако центральная идея проста и состоит в следующем. [7]
При замене (3.26) на (3.27) квадратичная сходимость метода сохраняется, что позволяет рассматривать его как один из эффективных методов нелинейного программирования. [8]
Таким образом, метод обладает квадратичной сходимостью. [9]
Таким образом, метод обладает квадратичной сходимостью. [10]
Такое поведение называют ( асимптотически) квадратичной сходимостью. [11]
При специальных предположениях метод Ньютона - Канторовича обладает квадратичной сходимостью, а соответствующий модифицированный метод - линейной сходимостью. [12]
В математической литературе описана вариация степенного метода, имеющая квадратичную сходимость: xsAsx0, где AS AS 1 As и А0 А. Однако если матрица А имеет много нулевых элементов, то ее степени уже такими не будут. Поэтому этот вариант обычно не экономичен. [13]
Выполнение равенства ( 13) означает, что метод имеет квадратичную сходимость. [14]
В последнее десятилетие предложены метод конфигураций, методы, основанные на квадратичной сходимости, и другие. Рассмотренные выше численные методы поиска экстремума можно отнести к детерминистическим методам, так как в них направление движения однозначно определяется логикой поискового процесса. [15]