Выбор - величина - шаг
Cтраница 2
Отличие состоит лишь в выборе величины шага. [16]
Ранее уже было сказано, что выбор величины шага имеет ключевое значение для успешной работы обучающего алгоритма. При слишком маленьком шаге обучение будет медленным и велика будет вероятность попадания в локальный минимум на поверхности невязки. [17]
Этот Метод устойчив вне зависимости от выбора величины шага по времени, однако при этом усложняется процесс интегрирования и возникает влияние фиктивного затухания, вносимого в модель конечно-разностным оператором. [18]
КМ), так как для выбора величины шага используется лишь наименьший положительный корень указанного уравнения. [19]
Другим источником погрешности определения производной, существенно влияющим на выбор величины шага дифференцирования, являются неточности вычислений значений функции вследствие ограниченности разрядной сетки вычислительной машины. [20]
Как и в конечномерной задаче, здесь справедливы соображения о выборе величины шага и необходимости возврата в допустимую область после нескольких циклов алгоритма. [21]
Величина AJC внутри отрезка интегрирования является критерием локальной погрешности точного решения и определяет выбор величины шага интегрирования. [22]
Липшица L есть именно та численная мера гладкости, знание которой достаточно для выбора величины шага при заданной погрешности. Приведенный выше практический прием оценки погрешности, но существу, сводится к оцевке константы Липшица на основе измерений в точках реализованной сетки. [23]
 |
Траектория поиска по методу случайного поиска с обратным шагом. Q. [24] |
Затраты машинного времени на поиск экстремума складываются из затрат на выбор направления поиска и на выбор величины шага. Стремление к предельному уменьшению затрат на выбор направления и шага поиска приводит к идее алгоритмов случайного поиска, в которых направление выбирается случайным образом, а шаг заранее фиксирован. Конечное число шагов в этих алгоритмах может оказаться очень большим, и если вычисление f ( x) трудоемко, использование их нецелесообразно. [25]
В эту формулу в дальнейшем будет введен эмпирический поправочный коэффициент, равный 1 5, уточняющий выбор величины шага. [26]
Информация о функции полезности может понадобиться на двух этапах - для определения ее градиента и для выбора величины шага при одномерной оптимизации. В большинстве методов градиент ( или вектор, параллельный ему) вычисляется с помощью предельных норм замены одного из критериев всеми остальными. Для выбора величины шага ЛПР предоставляется график изменения всех критериев вдоль выбранного направления, и ЛПР должен указать в нем оптимальную, на его взгляд, точку. [27]
Одним из важных практических вопросов, которые встают перед инженером, составляющим программы решения дифференциальных уравнений, является выбор подходящей величины шага. Если шаг слишком мал, то расчет потребует неоправданно много машинного времени, а число ошибок на отдельных шагах, складывающихся в суммарную ошибку, будет весьма велико. Если же, наоборот, шаг выбран слишком большим, то значительной будет локальная погрешность, обусловленная усечением рядов, и накопившаяся суммарная ошибка будет также недопустимо большой. [28]
Основные характеристики методов интегрирования, от которых зависит их эффективность, - точность и устойчивость методов, а также связанная с ними стратегия выбора величины шага интегрирования. [29]
Поскольку скорость сходимости трех обсуждаемых алгоритмов приблизительно одна и та же, равно как и обусловленность по отношению к данной задаче, мы отдаем предпочтение алгоритму (2.1.35), так как в нем применяется значительно более простое правило выбора величины шага и, следовательно, на одну итерацию тратится меньше времени, чем в двух других методах. [30]
Страницы: 1 2 3 4