Математика, Физика, Computer Science, Machine Learning, LaTeX, Механика и Техника, Химия, Биология и Медицина, Экономика и Финансовая Математика, Гуманитарные науки
Последний раз редактировалось PAV 20.02.2012, 09:37, всего редактировалось 1 раз.
Почему в методе Ньютона нет шага, а остальные методы, например, методы градиентного спуска или другие методы второго порядка без него не обходятся? Где H - матрица гессе.
В смысле "нет шага"? Вычисление как функции от - это шаг итерации метода Ньютона. Устраивает он Вас?
Евгений Машеров
Re: методы многомерной оптимизации, вопрос
09.11.2011, 18:55
Видимо, вопрос в том, почему нет "длины шага", как настроечного параметра? Потому, что матрица Гессе уже его задаёт. Наилучшим образом, если минимизируется квадратическая функция, близким к наилучшему, если близкая к квадратической.
Ven0m104
Re: методы многомерной оптимизации, вопрос
09.11.2011, 19:44
Последний раз редактировалось Ven0m104 09.11.2011, 19:46, всего редактировалось 1 раз.