原文:牛頓法

牛頓法法主要是為了解決非線性優化問題,其收斂速度比梯度下降速度更快。其需要解決的問題可以描述為:對於目標函數f x ,在無約束條件的情況下求它的最小值。 其中x x ,x ,..,xn 是n維空間的向量。我們在下面需要用到的泰勒公式先在這寫出來。 牛頓法的主要思想是:在現有的極小值估計值的附近對f x 做二階泰勒展開,進而找到極小點的下一個估計值,反復迭代直到函數的一階導數小於某個接近 的閥值。 ...

2015-07-26 21:49 1 6621 推薦指數:

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牛頓和擬牛頓

牛頓和擬牛頓 牛頓(Newton method)和擬牛頓(quasi Newton method)是求解無約束最優化問題的常用方法,收斂速度快。牛頓是迭代算法,每一步需要求解海賽矩陣的逆矩陣,計算比較復雜。擬牛頓通過正定矩陣近似海賽矩陣的逆矩陣或海賽矩陣,簡化了這一 ...

Tue Aug 27 03:42:00 CST 2019 0 1011
牛頓牛頓迭代

牛頓,大致的思想是用泰勒公式的前幾項來代替原來的函數,然后對函數進行求解和優化。牛頓和應用於最優化的牛頓稍微有些差別。 牛頓 牛頓用來迭代的求解一個方程的解,原理如下: 對於一個函數f(x),它的泰勒級數展開式是這樣的 \[f(x) = f(x_0) + f'(x_0 ...

Thu Aug 16 05:28:00 CST 2018 0 6351
牛頓算法及其改進【阻尼牛頓、修正牛頓

牛頓算法 對於優化函數\(f(x)\),\(x=(x_1;x_2;...;x_n)\),二階連續可導 在\(x_k\)處泰勒展開,取前三項,即對於優化函數二階擬合 \[f(x)=f(x_k)+g_k(x-x_k)+\frac{1}{2}(x-x_k)G_k(x-x_k ...

Sun Aug 09 06:50:00 CST 2020 0 1544
優化算法-牛頓

牛頓(英語:Newton's method)又稱為牛頓-拉弗森方法(英語:Newton-Raphson method),它是一種在實數域和復數域上近似求解方程的方法。方法使用函數f(x)的泰勒級數的前面幾項來尋找方程f(x)=0的根。 一般情況對於f(x)是一元二次的情況直接應用求根公式就可以 ...

Sun Mar 11 23:23:00 CST 2018 0 1049
牛頓迭代

1. 迭代公式建立 將在點的Taylor展開如下: 一階泰勒多項式: 近似於 解出x記為,則 2. 牛頓迭代的幾何解析 在處做曲線的切線,切線方程為: 令得切線與x軸的交點坐標為,這就是牛頓迭代的迭代公式。因此,牛頓又稱“切線”。 Newton迭代的特點是 ...

Sun Sep 22 17:31:00 CST 2013 1 4845
Hessian矩陣與牛頓

Hessian矩陣與牛頓 牛頓 主要有兩方面的應用: 1. 求方程的根; 2. 求解最優化方法; 一. 為什么要用牛頓求方程的根? 問題很多,牛頓 是什么?目前還沒有講清楚,沒關系,先直觀理解為 牛頓是一種迭代求解方法 ...

Sat Dec 23 01:04:00 CST 2017 0 2768
牛頓迭代

一、導數    導數可以理解為某點的斜率。 泰勒公式: 在x -> x0的情況下,可以看成是: 這也是后面牛頓迭代所用到的公式 二、牛頓迭代 通過不斷迭代,逐漸逼近零點 ...

Mon Oct 04 05:04:00 CST 2021 0 144
 
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