Последний раз редактировалось Vaker 28.03.2013, 15:21, всего редактировалось 1 раз.
Метод сопряженных градиентов для минимизации квадратичной функции работает за не более чем n шагов, где n - размерность пространства, на котором задана функция. Известно, что количество шагов определяется тем, какие собственные числа матрицы, которая задает квадратичную функцию - количество шагов в процессе минимизации - это количество разных собственных чисел.
Может кто-то скинуть ссылку\сказать где объяснение этого факта? Нигде не нашел, но если все собственные числа совпадают - то сходимость за одну итерацию объясняется так как в методе Ньютона. Либо подайте идею, если конечно это не в лоб по формуле, которая определяет метод, проверяется.
Спасибо.
|