Cтраница 1
Градиент функционала С дает отображение Fn: Л ( Кх М) Па ( R х М), которое является эквивариантным возмущением отображения F - взятия антиавтодуальной составляющей кривизны. [1]
Градиент функционала - производная Гато f ( u): являющаяся линейным ограниченным функционалом. [2]
Поэтому градиент функционала целесообразно построить именно в этом пространстве. [3]
Вычисляют градиент функционала S по управлениям. [4]
Производная и градиент функционала. [5]
Для нахождения градиента функционала V / и матрицы вторых производных В используется аппарат дифференциальных уравнений чувствительности. [6]
Условие равенства нулю Градиента функционала дает систему уравнений для определения значения вектора к, при котором J ( к) достигает экстремума. [7]
На втором шагз определяют градиент функционала S по xt, uh KI и lt в окрестности начальной точки. Причем по первым двум переменным делают шаг по направлению, а по /, и Х; - против направления градиента. [8]
Кроме этих функций, необходимы градиенты функционала (4.59) по управляемым параметрам, которые при оптимальном управлении реактора не должны быть в области управления D или быть ортогональными к границе и направлены вне области. [9]
Функция fa ( t) служит градиентом функционала 0 и определяет структуру оптимального управления. Поэтому функция fa ( t) может обратиться в нуль всего лишь в один момент времени, и рассматриваемый функционал может иметь экстремумы только на границе области управления. [10]
Приведем достаточные условия для того, чтобы градиент функционала ( 1) при условиях ( 2), ( 3) удовлетворял условию Липшица, которое фигурирует во многих теоремах различных методов минимизации. [11]
Поскольку w ( t, x) является градиентом функционала / S, то уравнение (6.11) является уравнением в функциональных производных. [12]
Ключевые слова: вариация функционала, дифференциал Гато, градиент функционала, выпуклый функционал, монотонный оператор, нелинейная краевая задача, критическая точка функционала, вариационный метод, метод Ритца, метод Ньютона-Канторовича, метод Галеркина-Петрова, метод возмущений. [13]
Используя методы оптимального управления, можно выписать выражение для градиента функционала Qr ( и), где и х ( г) е L2 ( Г), и получить соответствующие оценки, но выкладки имеют сложный вид и мы их не будем приводить. [14]
Иначе обстоит дело, когда F ( x) - градиент выпуклого функционала. [15]