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 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 ,x x x x 的極小值 運行結果: ...
2021-11-07 18:06 0 1467 推薦指數:
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 ...
擬牛頓法 擬牛頓法是求解非線性優化問題最有效的方法之一。DFP、BFGS、L-BFGS算法都是重要的擬牛頓法。 求函數的根 對f(x)在Xn附近做一階泰勒展開 f(x)=f(Xn)+f’( ...
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 ...
function x = fxsteep(f,e,a,b)x1 = a;x2 = b;Q = fxhesson(f,x1,x2);x0 = [x1,x2]';temp = [x0];fx1 = ...
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 ...
注意修改目標函數和梯度函數(一階偏導函數)。 ...
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 ...
最陡下降法(steepest descent method)又稱梯度下降法(英語:Gradient descent)是一個一階最優化算法。 函數值下降最快的方向是什么?沿負梯度方向 d=−gk">d=−gk ...