最優化理論與算法------最速下降法（附Matlab實現）：
寫在最前： 在此只是簡單在應用層面說明一下相關算法，嚴謹的數學知識，請大家參考最下面參考書目，后期有精力會進行細化，先占個坑。 基礎知識： 通常所說的最速下降法均指歐氏度量意義下的最速下降法，最速下降法用於求解無約束的非線性規划問題， 求解的問題可以描述為： \[\begin ...
相關推薦
matlab 梯度法（最速下降法）
norm(A,p)當A是向量時norm(A,p) Returns sum(abs(A).^zhip)^(/p), for any <= p <= ∞.norm(A) Returns nor ...
最速下降法--MATLAB程序
function x = fxsteep(f,e,a,b)x1 = a;x2 = b;Q = fxhesson(f,x1,x2);x0 = [x1,x2]';temp = [x0];fx1 = ...
最速下降法+Matlab代碼
算法原理 to-do Matlab代碼 代碼問題 Matlab符號運算，耗時 最速下降法的步長使用line-search，耗時 代碼改進 ...
最速下降法
1.最速下降方向 函數f(x)在點x處沿方向d的變化率可用方向導數來表示。對於可微函數，方向導數等於梯度與方向的內積，即： Df(x;d) = ▽f(x)Td, 因此，求函數f(x)在點x處的下降最快的方向，可歸結為求解下列非線性規划： min ▽f(x)Td s.t. ||d ...
最速下降法（Python實現）
最速下降法（Python實現） 使用最速下降法方向，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： ...
最優化方法課程總結三-- 最速下降法、牛頓法和線性共軛梯度法
故事繼續從選定方向的選定步長講起 首先是下降最快的方向 -- 負梯度方向衍生出來的最速下降法 最速下降法 顧名思義，選擇最快下降。包含兩層意思：選擇下降最快的方向，在這一方向上尋找最好的步長。到達后在下一個點重復該步驟。定方向 選步長 前進... 優化問題的模型：\(min f ...
最優化理論與算法------牛頓法（附Matlab實現）：
1、寫在最前： 在此只是簡單在應用層面說明一下相關算法，嚴謹的數學知識，請大家參考最下面參考書目，后期有精力會進行細化，先占個坑。 2、基本知識： 泰勒展開式為： \[\begin{aligned} f(x) &=\frac{1}{0 !} f\left(x_ ...