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 можно использовать различные методы оптимизации, такие как метод градиентного спуска или метод Ньютона.
1. Метод градиентного спуска:
— Вычислить градиент функции в заданной точке.
— Двигаться в направлении, противоположном градиенту, с определенным шагом.
— Повторять шаги до достижения точки минимума или сходимости.
2. Метод Ньютона:
— Вычислить производные функции в заданной точке.
— Вычислить гессиан функции (матрицу вторых производных).
— Решить систему уравнений для нахождения точки минимума.
— Повторять шаги до достижения точки минимума или сходимости.
Оба метода имеют свои преимущества и недостатки, и выбор метода зависит от свойств функции и требований к точности решения.