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. Даны численные примеры.
Авторы
Тэги
Тематические рубрики
Предметные рубрики
В этом же номере:
Резюме по документу**
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 <...>
** - вычисляется автоматически, возможны погрешности
Похожие документы: