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
Хотя в предыдущем примере алгоритм Роббинса — Монро обеспечил достаточно быстрое приближение к значению корня, подобная картина наблюдается не всегда. Уменьшение значений корректирующего коэффициента при увеличении приводит к уменьшению величины коррекций в последовательных итерациях. Поскольку всякая последовательность удовлетворяющая условиям (6.2.5), должна уменьшаться с ростом k,
алгоритм Роббинса — Монро, так же как и другие подобные схемы стохастической аппроксимации, обычно обнаруживает медленную сходимость.
Очень эффективный метод ускорения сходимости алгоритма Роббинса — Монро состоит в сохранении постоянного значения на тех шагах, где значения имеют одинаковый знак. Этот прием основывается на том факте, что обычно изменения знака происходят в окрестности корня . В точках, удаленных от корня, желательны значительные коррекции, и в то же время по мере приближения к корню коррекции должны становиться все меньше и меньше. Этот метод для проиллюстрирован в табл. 6.1.
Таблица 6.1 (см. скан). Иллюстрация метода ускорения сходимости для последовательности корректирующих коэффициентов
при увеличении 
приводит к уменьшению величины коррекций в последовательных итерациях. Поскольку всякая последовательность 
удовлетворяющая условиям (6.2.5), должна уменьшаться с ростом k,
на тех шагах, где значения 
имеют одинаковый знак. Этот прием основывается на том факте, что обычно изменения знака 
происходят в окрестности корня 
. В точках, удаленных от корня, желательны значительные коррекции, и в то же время по мере приближения к корню коррекции должны становиться все меньше и меньше. Этот метод для 
проиллюстрирован в табл. 6.1.
