Мы работаем над восстановлением приложения Unionpedia в Google Play Store
ИсходящиеВходящий
🌟Мы упростили наш дизайн для улучшения навигации!
Instagram Facebook X LinkedIn

Градиентные методы

Индекс Градиентные методы

Градиентные методы — численные методы решения с помощью градиента задач, сводящихся к нахождению экстремумов функции.

Содержание

  1. 11 отношения: Оптимизация (математика), Невязка, Ряд Тейлора, Система уравнений, Численное решение уравнений, Метод сопряжённых градиентов, Метод Нелдера — Мида, Метод Гаусса — Зейделя решения системы линейных уравнений, Интерполяционные формулы, Вычислительные методы, Градиентный спуск.

  2. Алгоритмы и методы оптимизации
  3. Численные методы линейной алгебры

Оптимизация (математика)

Оптимизация — в математике, информатике и исследовании операций задача нахождения экстремума (минимума или максимума) целевой функции в некоторой области конечномерного векторного пространства, ограниченной набором линейных и/или нелинейных равенств и/или неравенств.

Посмотреть Градиентные методы и Оптимизация (математика)

Невязка

Невязка — ошибка (погрешность) вычислений.

Посмотреть Градиентные методы и Невязка

Ряд Тейлора

Ряд Те́йлора — разложение функции в бесконечную сумму степенных функций.

Посмотреть Градиентные методы и Ряд Тейлора

Система уравнений

Система уравнений — это условие, состоящее в одновременном выполнении нескольких уравнений относительно нескольких (или одной) переменных.

Посмотреть Градиентные методы и Система уравнений

Численное решение уравнений

Численное решение уравнений и их систем состоит в приближённом определении корней уравнения или системы уравнений и применяется в случаях, когда точный метод решения неизвестен или трудоёмок.

Посмотреть Градиентные методы и Численное решение уравнений

Метод сопряжённых градиентов

Метод сопряженных градиентов — метод нахождения локального экстремума функции на основе информации о её значениях и её градиенте.

Посмотреть Градиентные методы и Метод сопряжённых градиентов

Метод Нелдера — Мида

Метод Нелдера — Мида, также известный как метод деформируемого многогранника и симплекс-метод, — метод безусловной оптимизации функции от нескольких переменных, не использующий производной (точнее — градиентов) функции, а поэтому легко применим к негладким и/или зашумлённым функциям.

Посмотреть Градиентные методы и Метод Нелдера — Мида

Метод Гаусса — Зейделя решения системы линейных уравнений

Метод Гаусса — Зейделя (метод Зейделя, процесс Либмана, метод последовательных замещений) — является классическим итерационным методом решения системы линейных уравнений.

Посмотреть Градиентные методы и Метод Гаусса — Зейделя решения системы линейных уравнений

Интерполяционные формулы

Интерполяционные формулы — в математике формулы, дающие приближённое выражение функции \ y.

Посмотреть Градиентные методы и Интерполяционные формулы

Вычислительные методы

Вычислительные (численные) методы — методы решения математических задач в численном виде Представление как исходных данных в задаче, так и её решения — в виде числа или набора чисел.

Посмотреть Градиентные методы и Вычислительные методы

Градиентный спуск

Градиентный спуск — метод нахождения локального экстремума (минимума или максимума) функции с помощью движения вдоль градиента.

Посмотреть Градиентные методы и Градиентный спуск

См. также

Алгоритмы и методы оптимизации

Численные методы линейной алгебры

Также известен как Метод покоординатного спуска, Метод покоординатного спуска Зейделя, Метод покоординатного спуска Гаусса - Зейделя, Метод покоординатного спуска Гаусса — Зейделя, Покоординатный спуск.