Тёмный

Метод покоординатного спуска 

Данил Лебедев
Подписаться 18 тыс.
Просмотров 1,9 тыс.
50% 1

Оптимизация методом покоординатного спуска. Минимизация функции внутри квадрата с точностью E
Решение задач по физике и математике | resh_stud_zadach

Опубликовано:

 

19 апр 2023

Поделиться:

Ссылка:

Скачать:

Готовим ссылку...

Добавить в:

Мой плейлист
Посмотреть позже
Комментарии : 3   
@user-wc8pt7rr1b
@user-wc8pt7rr1b 8 месяцев назад
В последней итерации, там минимум при x = 0.43, но y = 0.41
@alexeykruglov8185
@alexeykruglov8185 2 месяца назад
Классное видео, все понятно, спасибо
@user-xh7dd4yl2x
@user-xh7dd4yl2x 6 месяцев назад
Методом покоординатного спуска мы доходим до первого значения, которое является приближённым локальным минимумом с точностью epsilon 0.01. Вы сначала идёте с шагом 0,1. Я понимаю что чтобы сделать метод более быстрым. Но мы же из-за такого большого шага можем пропустить возрастания функции. Допустим при x = 0.38, y = 0.1, f = -0.07099192837287553, а при x = 0.39, y = 0.1, f_now = -0.07096213215937977. Значит после x = 0.38 происходит возрастание функции. Возможно в математике на такие мелочи не смотрят и я докапываюсь?
Далее
Метод множителей Лагранжа
7:11
Метод секущих
14:41
Просмотров 1,9 тыс.
Градиентный спуск на пальцах
11:22