原文:牛頓法、擬牛頓法、阻尼牛頓法、修正牛頓法

牛頓法的思想是利用目標函數的二次Taylor展開模型的極小點去逼近目標函數的極小點。 設f x 二次連續可微,Hesse矩陣正定,在xk附近展開f 令等式取 ,得牛頓迭代公式 ,即 當初始點距離最優解較遠時,Gk不一定正定,迭代不一定收斂,因此引入了步長因子 帶步長因子的牛頓法,即阻尼牛頓法,迭代格式如下: 其中 由線性搜索得到。 牛頓法的關鍵是計算Hesse矩陣,但對於一般的函數Hesse矩陣不 ...

2018-06-11 14:45 0 4157 推薦指數:

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牛頓牛頓

牛頓牛頓 牛頓(Newton method)和牛頓(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。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
修正牛頓

為了發揮牛頓的優勢, 人們提出了許多修正牛頓。 1.阻尼牛頓 典型的改進是在基本牛頓中加入線搜索技術, 及求步長$\alpha_k$, 使得 $f(x_k+\alpha_kd_k)=min_{\alpha>=0}f(x_k+\alpha d_k)$ 且令 ...

Thu Jan 02 04:17:00 CST 2020 0 949
牛頓

牛頓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=(x1,x2,..,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。 牛頓的主要思想是:在現有的極小值 ...

Mon Jul 27 05:49:00 CST 2015 1 6621
最優化——阻尼牛頓

使用阻尼牛頓求解: 利用Amijio非精確線搜索 初始點x0=[0,0]',經條件1e-6或n=2000 代碼: %建立NTtest.m文件 clear all clc x0=[0,0]'; fun=@(x)100*(x(1)^2-x(2))^2+(x ...

Wed May 22 05:16:00 CST 2019 0 540
阻尼牛頓(Python實現)

阻尼牛頓(Python實現) 使用牛頓方向,分別使用Armijo准則和Wolfe准則來求步長 求解方程 \(f(x_1,x_2)=(x_1^2-2)^4+(x_1-2x_2)^2\)的極小值 運行結果: ...

Mon Nov 08 02:09:00 CST 2021 0 1087
牛頓牛頓、共軛梯度

牛頓 一: 最速下降法 下降法的迭代格式為xk+1=xk–αkdk">xk+1=xk–αkdk , 其中dk">dk為下降方向, 設gk=∇f(xk)≠0">gk=∇f(xk)≠0, 則下降 ...

Fri Apr 01 05:02:00 CST 2016 0 1867
牛頓 分析與推導

  針對牛頓中海塞矩陣的計算問題,牛頓主要是使用一個海塞矩陣的近似矩陣來代替原來的還塞矩陣,通過這種方式來減少運算的復雜度。其主要過程是先推導出海塞矩陣需要滿足的條件,即牛頓條件(也可以稱為牛頓方程)。然后我們構造一個滿足牛頓條件的近似矩陣來代替原來的海塞矩陣。   另外,在滿足 ...

Tue Jul 28 01:17:00 CST 2015 0 8854
 
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