![]() Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Метод ДФП ⇐ ПредыдущаяСтр 8 из 8
Начнем поиск из начальной точки
Доказательства использования Hi отсутствуют.
Программа метода ДФП. procedure DFP; type tt=array[1..10] of real; var X, P, Q, R, D, G, U, V, Y, M: tt; type mat=array[1..10, 1..10] of real; var H: mat; var I, J, N: integer; var FP, GI; GP; QX, HH, BB, FQ, GQ, ZZ, FR, GR, KK, DK, WK: integer; begin GQ: =0; for I: =1 to N do begin for J: =1 to N do H[I, J]: =0; H[I, I]: =1; end; TT: =0; 4: for I: =1 to N do begin P[I]: =x[I]; Y[I]: =x[I]; end; FUNK; FP: =Z; GRAD; GI: =G0; for I: =1 to N do begin U[I]: =G[I]; D[I]: =0; for J: =1 to N do D[I]: =D[I]-H[I, J]*G[J]; 6: GP: =0; for I: =1 to N do CP: =GP+G[I]*D[I]; if GP< 0 then goto 68; QX: =abs(2*FP/GP); if QX> 1 then QX: =1; for I: =1 to N do begin x[I]: =P[I]-Qx*D[I]; P[I]: =x[I]; end; FUNK; FP: =Z; GRAD; G1: =G0; goto 6; 68: QX: =abs(2*FP/GP); if QX> 1 then Qx: =1; HH: =QX; BB: =HH; for I: =1 to N do begin Q[I]: =P[I]+BB*D[I]; X[I]: =Q[I]; end; FUNK; FQ: =Z; GRAD; GZ: =G0; GQ: =0; 7: BB: =HH; for I: =1 to N do begin Q[I]: =P[I]+BB*D[I]; X[I]: =Q[I]; end; FUNK; FQ: =Z; GRAD; GZ: =G0; GQ: =0; for I: =1 to N do GQ: =GQ+G[I]*D[I]; if ((GQ> 0)or(FQ> FP)) then goto 83; HH: =2*HH; goto 7; 83: ZZ: =3*(FP-FQ)/HH; ZZ: =ZZ+GP+GQ; WW: =ZZ*ZZ-GP*GQ; if WW< 0 then WW: =0; W: =sqr(WW); DD: =HH*(1-(GQ+W-ZZ)/(GQ-GP+2*W)); for I: =1 to N do x[I]: =P[I]+DD*D[I]; FUNK; FR: =Z; GRAD; G3: =G0; GR: =0; for I: =1 to N do GR: =GR+G[I]*D[I]; if ((Z< =FP) and (Z< =FQ)) then goto 11; if GR> 0 then goto 99; HH: =HH-DD; for I: =1 to N do P[I]: =x[I]; FP: =Z; GP: =GR; G1: =G0; goto 83; 99: HH: =DD; for I: =1 to N do Q[I]: =x[I]; 11: KK: =0; WK: =0; DK: =0; for I: =1 to N do begin U[I]: =G[I]-U[I]; V[I]: =x[I]-Y[I]; end; for I: =1 to N do begin M[I]: =0; for J: =1 to N do M[I]: =M[I]+H[I, J]*U[J]; KK: =KK+M[I]*U[I]; WK: =WK+V[I]+U[I]; 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 DK: =DK+V[I]*V[I]; end; if ((KK=0) or (WK=0)) then goto 126 Проиллюстрируем основную идею метода графически на рис.5.11 для функции
Окружности – линии равного уровня для f(x). Пунктиром показаны траектории поиска экстремума покоординатным методом. Сплошная линия – траектория наискорейшего спуска. Градиент функции определяется:
Рис. 5.11
А если овраги узки и извилисты, то рассмотренные методы могут зайти в тупик.
Рис. 5.12 Литература 1. Мак-Кракен Д., Дорн У. Численные методы и программирование на Фортране. - М.: Мир, 1977. 2. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике, глава 20-я, М.: Наука, 1978. 3. Калиткин Н.Н. Численные методы. – М.: Наука, 1978. 4. Турчак Л.И. Основы численных методов. – М.: Наука, 1987. 5. Банди Б. Методы оптимизации. – М.: Наука, 1987. 6. Волков Е.А. Численные методы. – М.: Наука, 1987. 7. Дьяконов В.П. Справочник по алгоритмам и программам на языке Бейсик для персональных ЭВМ. – М.: Наука, 1989. 8. Мудров А.Е. Численные методы для ПЭВМ на языках Бейсик, Фортран и Паскаль. – М.: Роско, 1991. 9.Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы. – М.: Физматгиз, 2001. 10. Метьюз Д. Численные методы.- М.: 2001. 11.Ануфриев И.Е., Смирнов А.Б, Смирнова Е.Н. Матлаб 7.0 в подлиннике.- С.-Пб., 2005. 12.Кетков Ю.Л., Кетков А.Ю., Шульц М.М. Матлаб 7: программирование, численные методы. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 13. M.J.Box, D.Davies and W.H.Swann, Non-linear Optimisation Techniques, ICI ltd., Monograph No.5, Oliver and Boyd, 1969.
Оглавление стр. Предисловие 2 Введение 2 Глава 1. Погрешности результата численного решения 5 1.1. Источники ошибок при вычислениях на ЭВМ. 5 1.2. Практическое вычисление функций. 8 1.3. Схема Горнера и метод Ньютона 10 1.4. Метод Бэрстоу. 17 1.5. Метод простых итераций. 18 1.6. Метод деления отрезка пополам (метод дихотомии). 20 1.7. Метод хорд. 21 Глава 2 Решение систем линейных уравнений 26 2.1. Метод Гаусса. 27 2.2. Метод итераций (Гаусса-Зейделя). 31 2.3. Метод LU преобразования. 32 2.4. Стандартные операторы МATLAB для решения систем линейных алгебраических уравнений. 33 2.5. Решение систем нелинейных уравнений. 35 Глава 3. Методы интерполяции. 38 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 3.1. Метод интерполяции Лагранжа. 39 3.2. Интерполяционные полиномы Эрмита 40 3.3. Интерполяционная формула Ньютона 41 3.4. Итерационно – интерполяционный метод Эйткена. 43 3.5. Полиномы Чебышева. 44 3.6 Сплайны. 44 Глава 4 Решение обыкновенных дифференциальных уравнений 47 4.1. Метод Эйлера. 48 4.2. Метод Эйлера усовершенствованный. 51 4.3. Метод Эйлера модифицированный 51 4.4. Оценки порядка точности методов Эйлера (Э), Эйлера модифицированного (ЭМ) и Эйлера усовершенствованного (ЭУ). 52 4.5. Метод Рунге-Кутта 3гопорядка 54 4.6. Метод Рунге-Кутта 4гопорядка 54 4.7. Оценки точности методов Рунге-Кутта в процессе вычислений 54 4.8. Приведение систем дифференциальных уравнений к форме Коши 55 4.9. Краткий обзор методов интегрирования систем ОДУ с помощью MATLAB 58 Глава 5. Численная оптимизация. 60 5.1. Поиск экстремума функции одного переменного 60 5.2. Метод золотого сечения. 60 5.3. Метод квадратичной интерполяции. 62 5.4. Методы поиска экстремума функции многих переменных 65 5.5. Метод Нелдера-Мида. 65 5.6. Метод Хука-Дживса (Метод конфигураций). 69 5.7. Методы покоординатного спуска. 73 5.7.1. Метод покоординатного спуска (Гаусса – Зейделя) 73 5.7.2. Метод спирального покоординатного спуска. 74 5.8. Градиентные методы. 75
|