Авторизация
Lost your password? Please enter your email address. You will receive a link and will create a new password via email.
После регистрации вы можете задавать вопросы и отвечать на них, зарабатывая деньги. Ознакомьтесь с правилами, будем рады видеть вас в числе наших авторов!
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ.
Для поиска точки минимума функции по уравнению можно использовать различные методы оптимизации. Один из таких методов — метод градиентного спуска.
Шаги для поиска точки минимума функции по уравнению с использованием метода градиентного спуска:
1. Выбрать начальное значение x0.
2. Вычислить значение градиента функции в точке x0.
3. Обновить значение x0 по формуле: x1 = x0 — learning_rate * gradient, где learning_rate — это параметр скорости обучения, который определяет размер шага в направлении антиградиента.
4. Повторять шаги 2 и 3 до сходимости алгоритма. Сходимость может быть определена, например, по изменению значения функции или норме градиента.
Когда алгоритм сходится, значение x будет приближенно соответствовать точке минимума функции.
Однако, важно отметить, что метод градиентного спуска может иметь проблемы с локальными минимумами и сходимостью. В некоторых случаях может быть полезно использовать другие методы оптимизации, такие как метод Ньютона или метод Бройдена-Флетчера-Гольдфарба-Шанно.