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梯度法最速下降法VIP免费

梯度法最速下降法_第1页
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梯度法最速下降法_第3页
梯度法和共轭梯度法1.无约束最优化问题2.梯度法3.共轭梯度法一.无约束最优化问题无约束最优化问题nRxtsxf..)(min有一阶连续偏导数。其中)(xf解析方法:利用函数的解析性质构造迭代公式使之收敛到最优解。二.梯度法(最速下降法)迭代公式:kkkkdxx1如何选择下降最快的方向?)(kxf)(kxf函数值下降最快的方向函数值增加最快的方向函数值下降的方向kx梯度法(最速下降法):也称为最速下降方向;搜索方向:,)(.1kkxfd。即满足取最优步长搜索步长)(min)(,:.2kkkkkkdxfdxf梯度法算法步骤:。令允许误差给定初始点1,0,.11kRxn;)(.2kkxfd计算搜索方向kkkxd否则,求最优步长为所求极值点;则停止计算,若,||||.3。使得)(min)(kkkkkdxfdxf。转令令2,1:,.41kkdxxkkkk,)1,2(,3)(min:.12221Txxxxf设初始点为用最速下降法求解例。求迭代一次后的迭代点2x解:,)6,2()(21Txxxf.)6,4()(11Txfd.)61,42(11Tdx,令2211)61(3)42()()(dxf)(min求解0)61(36)42(8)(令62131Tdxx)318,3136(1112收敛性)(min)(kkkkkdxfdxf。则有0)(kTkkkddxf性质.证明:所以,令)()(kkdxf.)()(kTkkddxf)(min)(kkkkkdxfdxf.0)()(kTkkkkddxf满足步长有一阶连续偏导数,若设kxf)(注:。kkkTkdddd110)(所以,因为梯度法的搜索方向)(1kkkkdxfd锯齿现象,其等值面近似数可以用二次函数近似在极小点附近,目标函椭球面。1x*x2x3x它只是。标函数的一种局部性质最速下降方向反映了目快的方向。局部目标函数值下降最注的算法。最速下降法是线性收敛叁.共轭梯度法1.共轭方向和共轭方向法定义共轭。关于和,则称若有AddAddT21210ARdddnk它们两两关于中一组非零向量,如果是设,,,21。共轭,即kjijiAddjTi,,2,1,,,0共轭方向。组共轭的,也称它们是一则称这组方向是关于AA注:002121dddIdTT21dd共轭是正交的推广。,和中的两个非零向量的对称正定矩阵,对于是设21ddRnnAn是单位矩阵,则如果A共轭的非零个是阶对称正定矩阵,是设AkdddnAk,,,21性无关。向量,则这个向量组线.1定理证明,使得设存在实数k,,,21,01kiiid,则有上式两边同时左乘AdTj,01kiiTjiAdd可化简为共轭的向量,所以上式个是因为Akdddk,,,21.0jTjjAdd,是正定矩阵,所以而因为0,0jTjjAddAd所以。kjj,,2,1,0线性无关。因此kddd,,,21几何意义设有二次函数)()(21)(xxAxxxfT对称正定矩阵,是其中nnA是一个定点。x的等值面则函数)(xfcxxAxxT)()(21为中心的椭球面。是以x由于,0)()(xxAxf,0)(2AxfA所以正定,因为的极小点。是因此)(xfxx,)(2Axf而点,是在某个等值面上的一设)0(x处的法向量为该等值面在点)1(x.)()()1()1(xxAxfo1x2xx)1(d)0(x中的一个方向,是nRd)1(。以最优步长搜索得到点沿着)1()1()0(xdx所在等值面的切向量。是点则)1()1(xd正交,与则)()1()1(xfd,0)()1()1(xfdT即,)1()2(xxd令)1(x所以,0)2()1(AddT共轭。小点的向量关于向量与由这一点指向极即等值面上一点处的切A)2(d.2定理,设有函数cxbAxxxfTT21)(共轭向量。一组是阶对称正定矩阵。是其中AdddnAk)()2()1(,,,进行搜索,为初始点,依次沿以任意的)()2()1()1(,,,kndddRx上的在是函数则得到点kkkBxxfxxxx)1()1()1()3()2()(,,,,极小点,其中},|{1)(RdxxBikiiik是时,当,生成的子空间。特别地是由)1()()2()1(,,,nkxnkddd上的唯一极小点。在nRxf)(推论有在上述定理条件下,必。kidxfiTk,,2,1,0)()()1(共轭方向法对于极小化问题:法为共轭方向法是正定矩阵,称下述算其中A,21)(mincxbAxxxfTT;共轭方向取定一组)()2()1(,,,)1(ndddA,,)2()1()()1(kkxxx确定点依次按照下式由任取初始点)(min...

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