Метод локализации минимума функций многих переменных сведением их к функциям одной переменной

метод локализации функции переменных алгоритмы минимизация функций развертки Розенброка функция непериодические функции вычислительный эксперимент функция Розенброка метод АГП АГП метод

Анализ распространения дифракции электромагнитных волн в микроволновых магнитных наноструктурах, Специальные вопросы теории кривых 4-х мерного пространства-времени Галилея, ...

И. В. Бойков, Е. В. Кучумов МЕТОД ЛОКАЛИЗАЦИИ МИНИМУМА ФУНКЦИЙ МНОГИХ ПЕРЕМЕННЫХ СВЕДЕНИЕМ ИХ К ФУНКЦИЯМ ОДНОЙ ПЕРЕМЕННОЙ Предложено несколько численных алгоритмов минимизации функций нескольких переменных. <...> При построении этих алгоритмов используются различные виды разверток. <...> Введение Проблеме нахождения экстремальных значений функций одной и многих переменных посвящено немало работ, в которых изложены различные теоретические и прикладные аспекты этой проблемы. <...> Остановимся на вопросе приближенного нахождения экстремальных значений функций в предположении, что a-priori известно функциональное множество, к которому принадлежит исследуемая функция. <...> Для функций одной переменной, принадлежащих классу Гельдера H ()Aα с коэффициентом A и показателем α , построены алгоритмы нахождения экстремальных точек, как в случае, когда константа A известна, так и в случае, когда она неизвестна [3]. <...> В данной работе предложен метод нахождения экстремальных значений функций многих переменных, основанный на аппроксимации последних с помощью гладких функций одной переменной. <...> Очевидно, точка () x12, x лежит в пересечении окрестностей 1Ω и 2Ω , что позволяет с большой степенью точности локализовать ее расположение. <...> Продолжая этот процесс, можно локализовать месторасположение точки x12, x с высокой степенью точности. <...> Изложим эти алгоритмы на примере функций двух переменных, определенных в области . Первый способ является модификацией метода прямых, широко используемого в вычислительной математике. <...> . Аналогично вводятся К каждой функции fk () 2x можно применить один из классических алгоритмов оптимизации (минимизации), а затем выбрать элемент с меньшим значением минимума. <...> К удобствам данного способа можно отнести параллельность алгоритма нахождения минимумов на множестве функций fk () 2x . <...> Вышеописанный алгоритм фактически использовал метод сведения к одномерным функциям по одной из переменных. <...> По этой причине <...>

• Похожие документы из РУАЭСТ
• |
• Похожие документы из Руконт