Как продвинуть сайт на первые места?

Вы создали или только планируете создать свой сайт, но не знаете, как продвигать? Продвижение сайта – это не просто процесс, а целый комплекс мероприятий, направленных на увеличение его посещаемости и повышение его позиций в поисковых системах.

Ускорение продвижения

Если вам трудно попасть на первые места в поиске самостоятельно, попробуйте технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Если ни один запрос у вас не продвинется в Топ10 за месяц, то в SeoHammer за бустер вернут деньги.

Начать продвижение сайта

Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
Для новых пользователей первый месяц бесплатно.

Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:

— Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
— Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
— Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;

Начать пользоваться сервисом

I. Задача безусловной оптимизации

Лабораторная работа №1

1. ЗАДАЧА БЕЗУСЛОВНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

Задача оптимизации формулируется следующим образом:

заданы множество Х (допустимое множество задачи) и функция f(x) (целевая функция), определенная на Х; требуется найти точки минимума или максимума функции f на Х. Задача оптимизации, в которой целевая функция подлежит минимизации, имеет вид

В курсе рассматриваются задачи, допустимое множество которых лежит в евклидовом пространстве Rⁿ.

Точка x^∗ ∈ X называется точкой глобального минимума f(x) на множестве X, или глобальным решением задачи оптимизации, если

f(x*) ≤ f(x) при всех х∈ Х

Точка x^∗ ∈ X называется точкой локального минимума f(x) на множестве X, или локальным решением задачи оптимизации, если

f(x*) ≤ f(x) при всех х∈ Х∩ Vε (x*)

где Vε (x*= { х∈ Хⁿ: ║ x- x*║ ≤ ε } − шар радиуса ε > 0 с центром в точке x* (ε - окрестность точки x*).

Ясно, что глобальное решение является и локальным; обратное неверно.

ФУНКЦИЯ ОДНОЙ ПЕРЕМЕННОЙ

Для функции одной переменной условия оптимальности формулируются следующим образом.

Необходимое условие локальной оптимальности. Пусть f(x) дифференцируема в точке x^∗ ∈ R¹ Если x^∗ − точка локального оптимума (экстремума), то.

f′ (x*)=0

Точки, удовлетворяющие данному условию, называются стационарными. Стационарные точки могут быть и точками локального минимума, и точками локального максимума, и точками перегиба. Для определения характера стационарных точек используется достаточное условие локальной оптимальности.

Достаточное условие локальной оптимальности. Пусть f(x) k раз, k> 1, дифференцируема в точке x^∗ ∈ R¹, причем

f′ (x*)=f ′ ′ (x*)=…= f^{′ (k-1)}(x*)=0, f^{′ (k)}(x*) ≠ 0

Тогда, если k − четное число, то x* − точка локального минимума (максимума) при f^{′ (k)}(x*) > 0) (при f^{′ (k)}(x*) < 0). Если k − нечетное число, то x^∗ − точка перегиба.

Используя необходимое и достаточное условия оптимальности, находятся точки локальных экстремумов. Для определения точек глобальных экстремумов вычисляются предельные (при x → ∞ и x → − ∞) значения f(x). Если

то f(x) не имеет конечного глобального максимума. Если

то f(x) не имеет конечного глобального минимума.

Если f(x) имеет конечный глобальный максимум и (или) конечный глобальный минимум, то для их определения вычисляются также значения f(x) на множестве точек локальных экстремумов. Наименьшее из полученных значений, т.е. значений f(x) в точках локальных экстремумов и предельных значений f(x), определяет точку глобального минимума, наибольшее из полученных значений − точку глобального максимума f(x).

Алгоритм определения точек экстремумов функции одной переменной

1. Находится f ′ (x).

2. Вычисляются корни уравнения f ′ (x) =0 – стационарные точки

x_{(i )}, i∈ I={1, 2, …, N}, где N − число стационарных точек. Полагается k =2..

3. Находится f^(k)(x)

4. Вычисляются значения f^(k)(x_(i)) для всех. i∈ I

Если f^(k)(x_(i)) ≠ 0, то определяется тип стационарной точки x_{(i )}, и ее номер исключается из множества I.

5. Проверяется условие определения типа всех стационарных точек

I=∅.

Если оно выполняется, то осуществляется переход к п.6. Если условие не выполняется, то полагается k=k+1 и осуществляется переход к п.3.

6. Вычисляются предельные (при x → ∞ и x → − ∞) значения f(x). Если f(x) не имеет конечных глобальных экстремумов, то вычисления прекращаются. В противном случае осуществляется переход к п.7.

7. Вычисляются значения f(x) на множестве точек локальных экстремумов. По наименьшему из полученных значений f определяется точка глобального минимума, по наибольшему из полученных значений f − точка глобального максимума.

1. Определить точки локальных и глобальных экстремумов функции

2. Определить точки локальных и глобальных экстремумов функции

3.Определить точки локальных и глобальных экстремумов функции

4. Определить точки локальных экстремумов функции

5. Определить точки локальных экстремумов функции

6. Проверить, что точки x₍₁₎ =(0, 3, 1), x₍₂₎=(0, 1, -1) и x₍₃₎=(1, 2, 0) являются стационарными точками функции

Определить, какие из приведенных точек являются точками экстремумов данной функции.

7. Определить, являются ли точки x₍₁₎ =(0, 1), x₍₂₎=(2, 1) точками экстремумов функции