norm(A,p)当A是向量时norm(A,p) Returns sum(abs(A).^zhip)^(/p), for any <= p <= ∞.norm(A) Returns nor ...
function x fxsteep f,e,a,b x a x b Q fxhesson f,x ,x x x ,x temp x fx diff f, x fx diff f, x g fx ,fx g subs g d g while abs norm g gt e lamda d d d Q d x x lamda g temp temp x a , x b , x x a x b g ...
2014-11-21 22:31 0 3553 推荐指数:
norm(A,p)当A是向量时norm(A,p) Returns sum(abs(A).^zhip)^(/p), for any <= p <= ∞.norm(A) Returns nor ...
算法原理 to-do Matlab代码 代码问题 Matlab符号运算,耗时 最速下降法的步长使用line-search,耗时 代码改进 ...
1.最速下降方向 函数f(x)在点x处沿方向d的变化率可用方向导数来表示。对于可微函数,方向导数等于梯度与方向的内积,即: Df(x;d) = ▽f(x)Td, 因此,求函数f(x)在点x处的下降最快的方向,可归结为求解下列非线性规划: min ▽f(x)Td s.t. ||d ...
黄金分割法以为搜索法源程序: 最速下降法源代码: 测试如下: ...
最速下降法(Python实现) 使用最速下降法方向,分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 \(f(x_1,x_2)=(x_1^2-2)^4+(x_1-2x_2)^2\)的极小值 运行结果: ...
拟牛顿法 拟牛顿法是求解非线性优化问题最有效的方法之一。DFP、BFGS、L-BFGS算法都是重要的拟牛顿法。 求函数的根 对f(x)在Xn附近做一阶泰勒展开 f(x)=f(Xn)+f’( ...
注意修改目标函数和梯度函数(一阶偏导函数)。 ...
写在最前: 在此只是简单在应用层面说明一下相关算法,严谨的数学知识,请大家参考最下面参考书目,后期有精力会进行细化,先占个坑。 基础知识: 通常所说的最速下降法均指欧氏度量意义下的最速下降法,最速下降法用于求解无约束的非线性规划问题, 求解的问题可以描述为: \[\begin ...