Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Оптимизация функций одной переменной

Полиномиальная аппроксимацияОсновная идея методов полиномиальной аппроксимации связана с возможностью аппроксимации гладкой функции полиномом и последующего использования аппроксимирующего полинома для оценивания координаты точки оптимума. Необходимыми условиями эффективной реализации такого подхода являются унимодальность и непрерывность исследуемой функции.Согласно теореме Вейерштрасса
Оптимизация функций одной переменной Полиномиальная аппроксимацияОсновная идея методов полиномиальной аппроксимации связана с возможностью аппроксимации гладкой функции Полиномиальная аппроксимация  Стратегия поиска Метод ПауэллаМетод Пауэлла относится к последовательным стратегиям. Задается начальная точка Метод Пауэлла Алгоритм  Метод Пауэлла Алгоритм  Метод Пауэлла Алгоритм   Как правило используют для нахождения корней функции высокой степени x1. Метод Ньютона Метод Ньютона  Метод Ньютона Сходимость метода касательных квадратичная, порядок сходимости равен 2.Таким образом, сходимость метода касательных Ньютона очень быстрая. Метод Ньютона  Метод Ньютона Алгоритм  Метод секущихМетод секущих ориентирован на нахождение корня уравнения f(x)=0 в интервале [a,b], Метод секущих (хорд)  Метод секущих Алгоритм  Метод средней точкиОснован на алгоритме исключения интервалов, на каждой итерации которого рассматривается
Слайды презентации

Слайд 2 Полиномиальная аппроксимация
Основная идея методов полиномиальной аппроксимации связана с

Полиномиальная аппроксимацияОсновная идея методов полиномиальной аппроксимации связана с возможностью аппроксимации гладкой

возможностью аппроксимации гладкой функции полиномом и последующего использования аппроксимирующего

полинома для оценивания координаты точки оптимума. Необходимыми условиями эффективной реализации такого подхода являются унимодальность и непрерывность исследуемой функции.
Согласно теореме Вейерштрасса об аппроксимации, непрерывную функцию в некотором интервале можно аппроксимировать полиномом достаточно высокого порядка. Следовательно, если функция унимодальна и найден полином, который достаточно точно ее аппроксимирует, то координаты точки оптимума функции можно оценить путем вычисления координаты точки оптимума полинома.
Простейшим вариантом полиномиальной аппроксимации является квадратичная аппроксимация, которая основана на том факте, что функция, принимающая минимальное значение во внутренней точке интервала, должна быть, по крайней мере, квадратичной. Если же функция линейная, то ее оптимальное значение может достигаться только в одной из двух граничных точек интервала. Таким образом, при реализации метода оценивания с использованием квадратичной аппроксимации предполагается, что в ограниченном интервале можно аппроксимировать функцию квадратичным полиномом, а затем использовать построенный полином для оценивания координаты точки истинного минимума функции .

Слайд 3 Полиномиальная аппроксимация
 

Полиномиальная аппроксимация 

Слайд 4 Стратегия поиска Метод Пауэлла
Метод Пауэлла относится к последовательным стратегиям.

Стратегия поиска Метод ПауэллаМетод Пауэлла относится к последовательным стратегиям. Задается начальная

Задается начальная точка и с помощью пробного шага находится

три точки так, чтобы они были как можно ближе к искомой точке минимума. В полученных точках вычисляются значения функции. Затем строится интерполяционный полином второй степени, проходящий через эти точки. В качестве приближения точки минимума берется точка минимума полинома. Поиск заканчивается, когда полученная точка отличается от лучшей из трех опорных точек не более чем на заданную величину.

Слайд 5 Метод Пауэлла Алгоритм
 

Метод Пауэлла Алгоритм 

Слайд 6 Метод Пауэлла Алгоритм
 

Метод Пауэлла Алгоритм 

Слайд 7 Метод Пауэлла Алгоритм
 

Метод Пауэлла Алгоритм 

Слайд 8  
Как правило используют для нахождения корней функции высокой

 Как правило используют для нахождения корней функции высокой степени x1. Метод

степени x
1. Метод Ньютона (метод касательной).
2. Метод секущих (хорд).
3.

Метод средней точки.

Слайд 9 Метод Ньютона
 

Метод Ньютона 

Слайд 10 Метод Ньютона
 
Сходимость метода касательных квадратичная, порядок сходимости равен

Метод Ньютона Сходимость метода касательных квадратичная, порядок сходимости равен 2.Таким образом, сходимость метода касательных Ньютона очень быстрая.

2.
Таким образом, сходимость метода касательных Ньютона очень быстрая.


Слайд 11 Метод Ньютона
 

Метод Ньютона 

Слайд 12 Метод Ньютона Алгоритм
 

Метод Ньютона Алгоритм 

Слайд 13 Метод секущих
Метод секущих ориентирован на нахождение корня уравнения

Метод секущихМетод секущих ориентирован на нахождение корня уравнения f(x)=0 в интервале

f(x)=0 в интервале [a,b], в котором имеются две точки,

в которых f(a)*f(b) < 0. Между этими точками проводится секущая к кривой y= f(x). В качестве следующего приближения выбирается точка пересечения этой секущей с осью абсцисс. Процесс построения секущих и нахождения точек пересечения с осью продолжается до тех пор, пока разность между двумя последовательными приближения не станет меньше ε.

Слайд 14 Метод секущих (хорд)
 

Метод секущих (хорд) 

Слайд 15 Метод секущих Алгоритм
 

Метод секущих Алгоритм 

  • Имя файла: optimizatsiya-funktsiy-odnoy-peremennoy.pptx
  • Количество просмотров: 88
  • Количество скачиваний: 0