Логотип
Юнионпедия
Связь
Доступно в Google Play
Новый! Скачать Юнионпедия на вашем Android™ устройстве!
Установить
Более быстрый доступ, чем браузер!
 

Функция Розенброка

Индекс Функция Розенброка

График функции Розенброка для двух переменных. Глобальный минимум перенесён в точку (0,0). Функция Розенброка (Rosenbrock function, Rosenbrock's valley, Rosenbrock's banana function) — невыпуклая функция, используемая для оценки производительности алгоритмов оптимизации, предложенная в 1960 году.

5 отношения: Оптимизация (математика), Непрерывное равномерное распределение, Метод Нелдера — Мида, Градиентный спуск, 1960 год.

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.

Новый!!: Функция Розенброка и Оптимизация (математика) · Узнать больше »

Непрерывное равномерное распределение

Непреры́вное равноме́рное распределе́ние — в теории вероятностей — распределение случайной вещественной величины, принимающей значения, принадлежащие интервалу, характеризующееся тем, что плотность вероятности на этом интервале постоянна.

Новый!!: Функция Розенброка и Непрерывное равномерное распределение · Узнать больше »

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.

Новый!!: Функция Розенброка и Метод Нелдера — Мида · Узнать больше »

Градиентный спуск

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

Новый!!: Функция Розенброка и Градиентный спуск · Узнать больше »

1960 год

Без описания.

Новый!!: Функция Розенброка и 1960 год · Узнать больше »

ИсходящиеВходящий
Привет! Мы на Facebook сейчас! »