![]() Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Метод золотого сечения.
Сначала введем некоторые предварительные определения и сведения. Функция называется унимодальной, если на некотором интервале a < x< b у нее существует единственный экстремум. Рассмотренные далее методы позволяют определить локальный экстремум. Любую функцию можно построить и график полностью покажет ее поведение на конкретном интервале. Поэтому выбор интервала, на котором производится поиск экстремума, следует выполнять осознанно. Далее необходимо определить стратегию его последовательного уменьшения. Это самая сложная проблема. Можно использовать идеи метода дихотомии или выбирать произвольные участки разбиения интервала по x и отслеживать изменение функции. Но эффективность таких расчетов будет очень низкой. Исходный интервал, на котором производиться поиск экстремума, будем называть первоначальным интервалом неопределенности. Выберем следующую стратегию уменьшения этого интервала. Разделим его на три части так, чтобы расстояние от начала и конца интервала до точек деления совпадали по длине Рис.5.1. Далее необходимо выбрать длину уменьшенного интервала неопределенности L2 так, чтобы потребовалось считать на нем лишь одно значение функции, использовав уже посчитанное второе. В этом случае потребуется на каждом новом интервале неопределенности считать функцию лишь один раз. Такую стратегию разбиения участков можно признать оптимальной. Фибоначчи доказал, что, если известно количество итераций, необходимое для расчета экстремума функции, то можно определить начальный интервал неопределенности L2 . Поскольку разбиение исходного интервала производится симметрично относительно его концов, то L1=L2. При этом необходимо соблюдать указанное выше правило: точка расчета функции на первых интервалах неопределенности должна быть использована для последующих расчетов, поэтому на каждом новом интервале неопределенности функция считается лишь один раз. Забиваем Сайты В ТОП КУВАЛДОЙ - Уникальные возможности от SeoHammer
Каждая ссылка анализируется по трем пакетам оценки: SEO, Трафик и SMM.
SeoHammer делает продвижение сайта прозрачным и простым занятием.
Ссылки, вечные ссылки, статьи, упоминания, пресс-релизы - используйте по максимуму потенциал SeoHammer для продвижения вашего сайта.
Что умеет делать SeoHammer
— Продвижение в один клик, интеллектуальный подбор запросов, покупка самых лучших ссылок с высокой степенью качества у лучших бирж ссылок. — Регулярная проверка качества ссылок по более чем 100 показателям и ежедневный пересчет показателей качества проекта. — Все известные форматы ссылок: арендные ссылки, вечные ссылки, публикации (упоминания, мнения, отзывы, статьи, пресс-релизы). — SeoHammer покажет, где рост или падение, а также запросы, на которые нужно обратить внимание. SeoHammer еще предоставляет технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Зарегистрироваться и Начать продвижение Число требуемых итераций n используется для определения числа Фибоначчи Fn, которое позволяет определить начальные интервалы неопределенности L1 и L2 с учетом заданной точности ε. Числа Фибоначчи определяются по рекуррентному соотношению НоФибоначчи доказал, что уменьшение интервалов неопределенности при больших n происходит умножением текущего интервала на r = 0.618. Эта идея и используется в методе золотого сечения. Начальный интервал [0, 1] делится на два участка (см. рис.5.2) по правилам золотого отношения. Исходный интервал [0, 1] так относится к большему участку [0, r], как больший участок относится к меньшему [0, 1-r]. Это отношение позволяет получить уравнение золотого отношения Если f1< f2, то очередной интервал неопределенности равен [1-r, 1]. А если f1> f2,, тоочередной интервал неопределенности равен [0, r]. Легко убедиться, что на очередном интервале неопределенности требуется заново считать лишь одно значение функции, поскольку в оставшейся точке значение функции уже посчитано. Но необходимо переприсвоить значения аргумента и функции, чтобы сохранить алгоритм расположения точек, составленный для исходного интервала. Присваивание значений аргумента и функции показаны в тексте на рис.5.2 и 5.3. На новом интервале неопределенности рис.5.2 считается функция
Рис. 5.2 Рис. 5.3 Если интервал неопределенности выбран ошибочно, то результатом расчета будет значение функции на границе с минимальным значением функции. Далее показана программа на MATLAB, реализующая метод золотого сечения: function [S, E, G]=golden(fungold, a, b, delta, epsilon) %Вход: %fungold функция вводится как строка 'fingold' %[a, b]-начальный интервал поиска минимума %delta-допустимое отклонение для абсцисс %epsilon допустимое отклонение для ординат %Выход: %S=(p, yp)-абсцисса и ордината минимума %E=(dp, dy)-грани ошибок по абсциссе и ординате Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
Попробуйте сервис онлайн-записи VisitTime на основе вашего собственного Telegram-бота:— Разгрузит мастера, специалиста или компанию; — Позволит гибко управлять расписанием и загрузкой; — Разошлет оповещения о новых услугах или акциях; — Позволит принять оплату на карту/кошелек/счет; — Позволит записываться на групповые и персональные посещения; — Поможет получить от клиента отзывы о визите к вам; — Включает в себя сервис чаевых. Для новых пользователей первый месяц бесплатно. Зарегистрироваться в сервисе %G-матрица размером nx4: k-я строка содержит [ak ck dk bk]; %значения a, c, d и b на k-ой итерации %Обращение из МАTLAB: [S, E, G]=golden('fungold', 0.5, 1.5, 0.001, 0.0001) r1=(sqrt(5)-1)/2; r2=r1^2; h=b-a; ya=feval('fungold', a); yb=feval('fungold', b); c=a+r2*h; d=a+r1*h; yc=feval('fungold', c); yd=feval('fungold', d); k=1; A(k)=a; B(k)=b; C(k)=c; D(k)=d; while (abs(yb-ya)> epsilon)|(h> delta) k=k+1; if (yc< yd) b=d; yb=yd; d=c; yd=yc; h=b-a; c=a+r2*h; yc=feval('fungold', c); else a=c; ya=yc; c=d; yc=yd; h=b-a; d=a+r1*h; yd=feval('fungold', d); end A(k)=a; B(k)=b; C(k)=c; D(k)=d; end dp=abs(b-a); dy=abs(yb-ya); p=a; yp=ya; if(yb< ya) p=b; yp==yb; end G=[A' C' D' B']; S=[p yp]; E=[dp dy]; x=0.5: 0.01: 1.5; y=x.^2-2*x+1; plot(x, y) grid on В профессиональных программах используются комбинации описанных в данной главе методов.
|