Метод золотого сечения — различия между версиями

Материал из Мегапедии
Перейти к: навигация, поиск
м
 
Строка 11: Строка 11:
 
Входные данные: '''f(x), a, b, ε'''.
 
Входные данные: '''f(x), a, b, ε'''.
  
[[файл:МЗС01.JPG]]
+
[[файл:МЗС01.png]]
  
 
Выходные данные: '''x'''.
 
Выходные данные: '''x'''.
Строка 18: Строка 18:
 
*Заметим, что для нахождения решения '''x''', максимизирующего выпуклую функцию '''f(x)''' на отрезке, алгоритм решения модифицируется в части строки 2, она меняется на строку вида:
 
*Заметим, что для нахождения решения '''x''', максимизирующего выпуклую функцию '''f(x)''' на отрезке, алгоритм решения модифицируется в части строки 2, она меняется на строку вида:
  
[[файл: МЗС02.JPG]]
+
[[файл: МЗС02.png]]
 
== [[Методы нахождения экстремумов|Другие методы:]] ==
 
== [[Методы нахождения экстремумов|Другие методы:]] ==
 
{{Список МНЭ}}
 
{{Список МНЭ}}

Текущая версия на 16:07, 15 ноября 2024

Метод золотого сечения — это численный метод нахождения решения x (с заданной точностью ε), минимизирующего функцию f(x) на отрезке.

Описание метода

Суть метода золотого сечения состоит в разбиении отрезка [a,b] на три отрезка в пропорции золотого сечения, определении минимального значения функции f(x) из значений на границах этих отрезков и выборе нового отрезка, на котором функция содержит минимизирующее решение.

Деление отрезка продолжается до достижения необходимой точности решения ε.

Сначала находим отрезок [a,b] такой, что функция f(x) непрерывна и вогнута на отрезке, то есть f"(x)>0.

Далее применяем алгоритм.

Алгоритм

Входные данные: f(x), a, b, ε.

МЗС01.png

Выходные данные: x.

Значение x является минимизирующим решением для функции f(x) с заданной точностью ε.

  • Заметим, что для нахождения решения x, максимизирующего выпуклую функцию f(x) на отрезке, алгоритм решения модифицируется в части строки 2, она меняется на строку вида:

МЗС02.png

Другие методы:

Ссылки