0 / 0 / 0
Регистрация: 12.12.2015
Сообщений: 10
|
||||||
1 | ||||||
Оптимизации методом покоординатного спуска27.12.2015, 20:09. Показов 8210. Ответов 7
Метки нет (Все метки)
Есть код:
Исходная функция:
0
|
27.12.2015, 20:09 | |
Ответы с готовыми решениями:
7
Оптимизация методом покоординатного спуска Оптимизация методом покоординатного спуска Минимизация функции методом покоординатного спуска Оптимизация методом покоординатного спуска (Гаусса-Зейделя) |
3390 / 1913 / 571
Регистрация: 09.04.2015
Сообщений: 5,365
|
|
28.12.2015, 08:13 | 2 |
А что у Вас за выражения в 16 и 23 строках?
0
|
0 / 0 / 0
Регистрация: 12.12.2015
Сообщений: 10
|
|
28.12.2015, 10:40 [ТС] | 3 |
В данных строках частные производные от исходной функции. Производные брал с помощью diff.
0
|
3390 / 1913 / 571
Регистрация: 09.04.2015
Сообщений: 5,365
|
|
28.12.2015, 11:28 | 4 |
Приведенная формула и формула в строке 39 различны.
Вместо последней Y нужна X. Производные не могу проверить, но они выглядят подозрительно, особенно
1
|
373 / 343 / 42
Регистрация: 14.07.2015
Сообщений: 2,890
|
|
28.12.2015, 14:44 | 5 |
Производные очевидно неверные. Показатель экспоненты при дифференцировании не меняется.
1
|
0 / 0 / 0
Регистрация: 12.12.2015
Сообщений: 10
|
|||||||||||
28.12.2015, 23:35 [ТС] | 6 | ||||||||||
Пересчитал производные через Wolfram|Alpha. Но в итоге максимум не находит.
0
|
0 / 0 / 0
Регистрация: 12.12.2015
Сообщений: 10
|
|
28.12.2015, 23:38 [ТС] | 7 |
Вы были правы. Спасибо! Но все же, как видно выше, для заданной начальной точки решения не выводит.
0
|
3390 / 1913 / 571
Регистрация: 09.04.2015
Сообщений: 5,365
|
|
29.12.2015, 08:05 | 8 |
Сообщение было отмечено mor9k как решение
Решение
Убери точки с запятой из строк 16, 23 и увидишь, что в точке (-2,2) производные очень маленькие и процесс завершается по точности. Если дельту (d) уменьшишь, то все равно шаг очень мелкий и к решению не двигаешся.
При значениях y,x по модулю больше 1.5 знаменатель функции резко растет, и значение функции становится близким к 0. Аналог - близорукий геодезист на равнине с уровнем, вымеряет куда идет возвышение чтобы найти вершину высоты, а все вокруг ровно и гладко, все измерения на грани точности уровня и он ходит мелкими шагами и все прикладывает уровень в надежде что вот она вершина где-то совсем рядом, как бы от нее не уйти в сторону. А если бы он одел очки, то совсем недалеко увидел бы Эверест.
2
|
29.12.2015, 08:05 | |
29.12.2015, 08:05 | |
Помогаю со студенческими работами здесь
8
Метод покоординатного спуска Метод покоординатного спуска Минимизация функции методом градиентного спуска с дроблением шага. Ошибка! Решение задач оптимизации градиентным методом Искать еще темы с ответами Или воспользуйтесь поиском по форуму: |