Пред.
След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
§ 2. Метод сопряженных градиентовМетод сопряженных градиентов для нахождения максимума квадратичной формы имеет несколько модификаций.
1. Одна из них получается
непосредственно из рассмотренного выше процесса, если заменить максимизацию
функции Алгоритм получается таким (модификация I): А. Начальный шаг. 1)
Находится градиент 2)
полагается 3)
находится точка Б. Общий шаг. Пусть уже найдены
точки 1)
находится градиент 2) полагается
где
3)
находится точка
В. Останов алгоритма. Процесс
обрывается в тот момент, когда градиент При абсолютно точном вычислении
алгоритм должен привести к максимуму не более чем за В реальных условиях, при
ограниченной точности вычислений, процесс поиска максимума следует остановить
не при точном обращении в нуль градиента, а в тот момент, когда градиент станет
достаточно мал. При этом на самом деле может потребоваться более Чтобы придать алгоритму более
«конструктивную» форму, найдем формулу, определяющую точку максимума
квадратичной формы на прямой Подставляя уравнение прямой в
выражение функции
где
и соответственно
Таким образом, вычисление в пункте 3) алгоритма может быть осуществлено по формуле
2. Более известна модификация
метода, при которой для вычисления очередного направления Рассмотрим систему векторов
Кроме того, из (16.11) следует, что
Наконец, остается в силе соотношение типа (16.9)
Умножая
правую и левую части (16.19) на
откуда
откуда
Соотношение
(16.20) определяет Полагая в (16.20) А. Начальный шаг, такой же как и в модификации I. Б. Пусть уже найдены точка 1)
Находится градиент 2) полагается
где
3)
находится точка
по формуле
Формулы (16.21) и (16.22) могут быть преобразованы. Так, полагая
имеем из (16.22)
откуда получаем, применяя (16.12),
С другой стороны, поскольку
из (16.21) имеем
и, таким образом,
Наконец, из (16.21), (16.23) и (16.24) получаем
Таким образом, формулы (16.21) и (16.22) могут быть записаны в виде
где
и
Совпадение результатов действия по формулам (16.21) и (16.22), с одной стороны, и (16.25), (16.26), с другой, может служить критерием правильности вычислений. 3. Метод сопряженных градиентов
может быть применен и для максимизации функций При этом пункт 1) алгоритма может
быть выполнен без изменений, пункт 2) должен выполняться по формуле (16.25),
поскольку в эту формулу не входит явно матрица 4. Что будет, если применить
метод сопряженных градиентов для максимизации квадратичной формы с положительно
полуопределенной формой Если квадратичная форма
где
все Если же при некоторых Оказывается, что метод
сопряженных градиентов (при точном счете) позволяет в первом случае достигнуть
максимума не более чем за В исходной системе координат
функция
причем
матрица Рассмотрим применение метода сопряженных градиентов в форме II в этом случае. Здесь приходится изменить условие остановки, т. е. теперь возможно, что при вычислении длины шага
знаменатель
Таким образом, условие останова будет таким. Процесс останавливается, если: на очередном шаге или на очередном шаге оказывается, что
В первом случае алгоритм,
естественно, приводит в точку максимума. Во втором случае направление
при
причем
так
как при Нам остается убедиться, что
останов произойдет не более чем через
(при выводе этих соотношений положительно-определенность не использовалась). Отсюда следует, что векторы
причем
так
что в точке
где
и
так как Следовательно, останов
обязательно произойдет при
|
1 |
Оглавление
|