Метод дихотомии для оптимизации — различия между версиями

Материал из Мегапедии
Перейти к: навигация, поиск
(начало)
 
м
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: МLB02.png]]
+
[[файл:МДИ02.png]]
 
== [[Методы нахождения экстремумов|Другие методы:]] ==
 
== [[Методы нахождения экстремумов|Другие методы:]] ==
 
{{Список МНЭ}}
 
{{Список МНЭ}}
 
== Ссылки ==
 
== Ссылки ==
 
[[Категория:Математика]][[Категория:Численные методы]][[Категория:Алгоритмы]]
 
[[Категория:Математика]][[Категория:Численные методы]][[Категория:Алгоритмы]]

Версия 16:14, 15 ноября 2024

Метод дихотомии для оптимизации — это численный метод нахождения экстремума x (с заданной точностью ε), минимизирующего (максимизирующего) функцию f(x) на отрезке.

Описание метода

Суть метода дихотомии состоит в разбиении отрезка [a,b] на три отрезка с помощью точек x1 и x2 для определения отрезка содержащего минимальное значение функции f(x).

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 , δ.

МДИ01.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:

МДИ02.png

Другие методы:

Ссылки