最速下降法求解步骤
@鞠王281：matlab 最速下降法求解
甘滢13331681200…… 其中 ,要求选取初始点 ,终止误差 .解:(i) 编写M文件detaf.m如下function [f,df]=detaf(x);f=x(1)^2+25*x(2)^2;df(1)=2*x(1);df(2)=50*x(2);(ii)编写M文件zuisu.mclcx=[2;2];[f0,g]=detaf(x);while norm(g)>0.000001 p=-g'/norm(g); t=1.0;f=detaf(x+t*p); while f>f0 t=t/2;f=detaf(x+t*p); endx=x+t*p[f0,g]=detaf(x)end
@鞠王281：最速下降法中的梯度是复数怎么计算 -
甘滢13331681200…… 梯度下降是迭代法的一种,梯度下降法是一个最优化算法,通常也称为最速下降法.最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一,常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型.梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值(也可以沿梯度上升方向求解极大值).
@鞠王281：最速下降法一步迭代后的解 -
甘滢13331681200…… 已经找到最小点了,我感到没有错. 你问的是最最速下降法,如果有还有共轭斜量法,但结果是一样的. 这是1维情况,求f(x)=x^2-2x的最小值等价于求(1/2)f(x)的最小值, (1/2)f(x)=(1/2)x^2-x=(1/2)x'(1)x-1'x=(1/2)x'Ax-b'x, 此时A是1...
@鞠王281：最速下降法 步长 -
甘滢13331681200…… 最速下降法是以负梯度方向作为极小化算法的下降方向,又称为梯度法,是无约束最优化中最简单的方法.从点x1 沿着最速下降方向d,以步长λ到达点x2,数学上可以写为x2 = x1 + λ*d.这里的d的表达式已经从理论给出,那么问题就变成,寻...
@鞠王281：最速下降法 步长最速下降法如何确定步长! - 作业帮
甘滢13331681200…… [答案] 最速下降法是以负梯度方向作为极小化算法的下降方向,又称为梯度法,是无约束最优化中最简单的方法.从点x1 沿着最速下降方向d,以步长λ到达点x2,数学上可以写为x2 = x1 + λ*d.这里的d的表达式已经从理论给出,那么问题...
@鞠王281：matlab 最速下降法 -
甘滢13331681200…… 最速下降法,就是求梯度.例如:求f=(x-y)/(x^2+y^2+2)在(-3,-2)处的梯度.clc;clear x=-3;y=-2 f='(x-y)/(x^2+y^2+2)' fx=diff(f,'x')%对x求偏导数 fy=diff(f,'y')%对y求偏导数 g=[fx fy]%梯度 g=subs(g)%把符号变量转为数值
@鞠王281：最速下降法的基本原理以及迭代步骤 -
甘滢13331681200…… 楼主可参考http://baike.baidu.com/view/2568955.htm http://wenku.baidu.com/view/71203201bed5b9f3f90f1c3e.html
@鞠王281：高维数组运算 怎么用梯度下降算法 -
甘滢13331681200…… 梯度下降法是一个最优化算法,通常也称为最速下降法.最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一,虽然现在已经不具有实用性,但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的.最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的,最速下降法越接近目标值,步长越小,前进越慢.
@鞠王281：给定函数 f(x)=100(x2一x12)2+(1一x1)2. 求在以下各点处的... - 上学吧
甘滢13331681200…… 一般进行数值优化的话,初始值是自己任意设定的吧,可能没什么特别的规律可循,特别是当目标函数形式非常复杂的时候.为了防止计算的结果落入局部极值点(最速下降和其他优化方法一样,都是在进行局部搜索,每一次前进或后退一个距...
甘滢13331681200…… 其中 ,要求选取初始点 ,终止误差 .解:(i) 编写M文件detaf.m如下function [f,df]=detaf(x);f=x(1)^2+25*x(2)^2;df(1)=2*x(1);df(2)=50*x(2);(ii)编写M文件zuisu.mclcx=[2;2];[f0,g]=detaf(x);while norm(g)>0.000001 p=-g'/norm(g); t=1.0;f=detaf(x+t*p); while f>f0 t=t/2;f=detaf(x+t*p); endx=x+t*p[f0,g]=detaf(x)end
@鞠王281：最速下降法中的梯度是复数怎么计算 -
甘滢13331681200…… 梯度下降是迭代法的一种,梯度下降法是一个最优化算法,通常也称为最速下降法.最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一,常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型.梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值(也可以沿梯度上升方向求解极大值).
@鞠王281：最速下降法一步迭代后的解 -
甘滢13331681200…… 已经找到最小点了,我感到没有错. 你问的是最最速下降法,如果有还有共轭斜量法,但结果是一样的. 这是1维情况,求f(x)=x^2-2x的最小值等价于求(1/2)f(x)的最小值, (1/2)f(x)=(1/2)x^2-x=(1/2)x'(1)x-1'x=(1/2)x'Ax-b'x, 此时A是1...
@鞠王281：最速下降法 步长 -
甘滢13331681200…… 最速下降法是以负梯度方向作为极小化算法的下降方向,又称为梯度法,是无约束最优化中最简单的方法.从点x1 沿着最速下降方向d,以步长λ到达点x2,数学上可以写为x2 = x1 + λ*d.这里的d的表达式已经从理论给出,那么问题就变成,寻...
@鞠王281：最速下降法 步长最速下降法如何确定步长! - 作业帮
甘滢13331681200…… [答案] 最速下降法是以负梯度方向作为极小化算法的下降方向,又称为梯度法,是无约束最优化中最简单的方法.从点x1 沿着最速下降方向d,以步长λ到达点x2,数学上可以写为x2 = x1 + λ*d.这里的d的表达式已经从理论给出,那么问题...
@鞠王281：matlab 最速下降法 -
甘滢13331681200…… 最速下降法,就是求梯度.例如:求f=(x-y)/(x^2+y^2+2)在(-3,-2)处的梯度.clc;clear x=-3;y=-2 f='(x-y)/(x^2+y^2+2)' fx=diff(f,'x')%对x求偏导数 fy=diff(f,'y')%对y求偏导数 g=[fx fy]%梯度 g=subs(g)%把符号变量转为数值
@鞠王281：最速下降法的基本原理以及迭代步骤 -
甘滢13331681200…… 楼主可参考http://baike.baidu.com/view/2568955.htm http://wenku.baidu.com/view/71203201bed5b9f3f90f1c3e.html
@鞠王281：高维数组运算 怎么用梯度下降算法 -
甘滢13331681200…… 梯度下降法是一个最优化算法,通常也称为最速下降法.最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一,虽然现在已经不具有实用性,但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的.最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的,最速下降法越接近目标值,步长越小,前进越慢.
@鞠王281：给定函数 f(x)=100(x2一x12)2+(1一x1)2. 求在以下各点处的... - 上学吧
甘滢13331681200…… 一般进行数值优化的话,初始值是自己任意设定的吧,可能没什么特别的规律可循,特别是当目标函数形式非常复杂的时候.为了防止计算的结果落入局部极值点(最速下降和其他优化方法一样,都是在进行局部搜索,每一次前进或后退一个距...
