Нахождение экстремумов функции нескольких переменных
Задача нахождения максимума функции сводится к задаче нахождения минимума функции. Поэтому в дальнейшем мы будем искать только точки, в которых функция принимает наименьшие значения.
Сначала рассмотрим более простую задачу, а именно, нахождение безусловного минимума функции. Задача ставится так: дана функция ,, т.е., требуется найти точку локального минимума функции.
Точка локального минимума – это любая точка ,, такая, что для всех, близких к, выполнено неравенство.
Замечание. Используя только численные методы, невозможно установить, является ли точка локального минимума одновременно точкой глобального минимума, т.е. что неравенство выполняется длявсех . Эта задача может быть решена только с учетом особенностей поведения функции.
В связи со сделанным замечанием в дальнейшем будем говорить о нахождении минимума функции, подразумевая, что ищем локальный минимум. Эта задача сокращенно записывается так: .
Для решения задачи разработано очень много различных численных методов. Подавляющее большинство из них относится к методам спуска. Каждый метод спуска находит последовательность точек, которые сходятся к точке локального минимума. Для этой последовательности точек должно выполняться условие. То есть если представить график(для) как поверхность котловины, то с каждым шагом мы «спускаемся» все ниже и ниже.
Методы спуска различаются правилом выбора направления спуска и выбором шага в направлении спуска. Отличаются они также тем, какую информацию о функции они используют: только значения функции или же еще значения ее производных. В связи с этим скорость сходимости последовательности точекк точке минимума у разных методов может быть различной. Рассмотрим методы спуска, последовательно повышая порядок используемых производных.
- Оглавление предисловие
- Основные понятия и вычислительные методы (теоретическая часть)
- Метод Гаусса
- Метод lu-разложения
- Обращение матрицы и вычисление определителя
- Число обусловленности матрицы (системы уравнений)
- Вычислительные методы для решения нелинейных уравнений
- Метод половинного деления
- Метод Ньютона (метод касательных)
- Метод секущих
- Метод итераций
- Преимущества и недостатки методов
- Методы решения систем нелинейных уравнений
- Метод Ньютона для систем уравнений
- Метод итераций для систем уравнений
- Некоторые сведения о полиномах и их корнях
- Полиномиальные уравнения
- Вычисление интегралов
- Дифференциальные уравнения (численные методы)
- Жесткие системы дифференциальных уравнений
- Аналитическое решение систем линейных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами
- Нахождение экстремумов функции нескольких переменных
- Метод покоординатного спуска
- Симплекс-метод
- Метод наискорейшего спуска
- Метод Ньютона
- Преобразования Фурье и Лапласа
- Применение системы mathcad для решения вычислительных задач (практическая часть)
- Исправления
- Продолжение простейших вычислений
- Точность
- Символьные вычисления
- Переменные
- Функции пользователя
- Операции математического анализа
- Построение графиков функций одного переменного
- Задания для самостоятельной работы
- Матрицы
- Векторы
- Системы линейных уравнений
- Число обусловленности матрицы
- Собственные числа и собственные векторы матрицы
- Графики функций двух переменных
- Задания для самостоятельной работы
- Нахождение корней нелинейного уравнения
- Решение систем нелинейных уравнений
- Корни многочлена
- Наибольший общий делитель двух многочленов
- Кратные корни
- Результант
- Задания для самостоятельной работы
- Полиномиальные уравнения
- Вычисление определенных интегралов
- Решение дифференциальных уравнений
- Задания для самостоятельной работы
- Системы дифференциальных уравнений
- Решение жестких систем дифференциальных уравнений
- Решение линейных систем дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами
- Задания для самостоятельной работы
- Нахождение экстремумов функции
- Экстремумы функции многих переменных
- Преобразования Фурье и Лапласа
- Дискретное преобразование Фурье
- Задания для самостоятельной работы