最速下降_最速下降方向

最速下降相关问答

简介：简介最速下降法又称为梯度法，是1847 年由著名数学家Cauchy 给出的，它是解析法中最古老的一种，其他解析方

matlab 最速下降法

答：最速下降法,就是求梯度。 例如:求f=(x-y)/(x^2+y^2+2)在(-3,-2)处的梯度。 clc;clear x=-3;y=-2 f='(x-y)/(x^2+y^2+2)' fx=diff(f,'x')%对x求偏导数 fy=diff(f,

什么是最速下降线?

答：一个动圆沿着一条定直线作纯滚动时,动圆圆周上一点所画出的平面曲线叫摆线或旋轮线。摆线又叫最速下降线,这是因为质点在重力作用下从一点滚到另一点时,沿摆线的路径所

最速下降法 步长

答：最速下降法是以负梯度方向作为极小化算法的下降方向,又称为梯度法,是无约束最优化中最简单的方法。 从点x1 沿着最速下降方向d,以步长λ到达点x2,数学上可以写为x2 =

最速下降法中[r^(k)]^Tr^(k+1)=0,为什么

答：最速下降法以负梯度方向为搜索方向,每次迭代都沿着负梯度方向进行一维搜索。原目标函数是关于步长的一维函数,由极值条件可得最优步长,从而有结论:最速下降法中相邻两

最速下降法的matlab程序输入,输出解释

答：norm)(grad F)*grad F,其中norm可能是法线方向,grad是梯度 grad F 是F的梯度。G也是字符串类型。 P0是初始点 maxl是最大迭代次数 delta 是搜索方向(单一参数最小化的)

matlab用最速下降法(梯度法)计算Rosenbrock函数,求程序代码

答：Rosenbrock函数实现代码:clc,clear allformat long gx0=[0;0];fun=@func;gfun=@gfunc;[x,val,k]=grad(fun,gfun,x0)   %最速下降法(梯度法)目标函数function f=func(x)f=100*(x(1)

牛顿法为什么比最速下降法好

答：因为最速下降法的迭代点在向极小点靠近的过程中走的是曲折路线,易产生锯齿现象,导致每次迭代行进的距离变得越来越小,收敛速度不快。而如果目标函数有连续二阶偏导数,

关于最速下降法的步长求法

答： 说真的 不是一般难 呵呵 1、就是求步长时,要使a1满足f(x1+a1*p1)<=f(x1+a*p1)的目的是什么,为什么要满足这个条件? 2、再有就是实际迭代时,为什么要令g(a)=f(x1+

最速下降法一步迭代后的解

答：已经找到最小点了,我感到没有错. 你问的是最最速下降法,如果有还有共轭斜量法,但结果是一样的. 这是1维情况,求f(x)=x^2-2x的最小值等价于求(1/2)f(x)的最小值, (1/2)f(x)=(1/2

最速下降法一步迭代后的解

答：已经找到最小点了,我感到没有错. 你问的是最最速下降法,如果有还有共轭斜量法,但结果是一样的. 这是1维情况,求f(x)=x^2-2x的最小值等价于求(1/2)f(x)的最小值, (1/2)f(x)=(1/