Не трать впустую (с)
Просьба несколько странная, да извинят меня модераторы за такое дело... Просто не знаю куда еще обратиться. В нете искала, ничего вразумительного не нашла - только запуталась. А разобраться надо. Возможно, кто-нибудь сможет объяснить, мне, дятлу, доходчиво методы минимальной невязки и скорейшего спуска по вычислительным методам? Желательно на примерах. Литературу не нашла подходящую, может и ее кто посоветует. У самой разобраться не получилось...
Через неделю сдавать(
Через неделю сдавать(
Извиняюсь, что не в превью а в ссылках радикала - почему-то, упорно не пожелали загружаться в БИ:
s41.radikal.ru/i093/0809/66/eb89cf73bd0c.jpg
s56.radikal.ru/i153/0809/82/bc9bbc97e279.jpg
s44.radikal.ru/i103/0809/b1/32a272cabbc7.jpg
Конкретно мне не понятно что за тау, откуда оно взялось и как его найти - у меня вообще тяжело с пониманием по определению, было бы хорошо рассмотреть методы на примере простой системы (там уже и видно будет что к чему):
6х1 - 2х2 + х3 = 11
-2х1 + 7х2 +2х3 = 5
х1 + 2х2 -5х3 = -1
Если, конечно, вам будет удобно.
никак не могу найти сайт, по которому готовился сдавать методы оптимизации, вот другой, тоже неплохой... поменьше тока на формулы смотреть надо и больше на идеологию и рисунки
и ещё:
school-sector.relarn.ru/dckt/projects/optim/ind...
а вот, нашёл сайт: www.intuit.ru/department/mathematics/mathprog/
я тоже не знаю такого названия... вообще там названия разные бывают, уточнить бы...
или я попытаюсь найти, если вы опишете его
В определении методов невязки и скорейшего спуска только в сущности одно отличие - для спуска итерационный параметр тау (n+1) выбирается из условия min[норма Z(n+1)] при известном норма[Z(n)], а для невязки - этот же параметр выбирается из условия min[норма R(n+1)] при известном норма[R(n)], где R(n) обозначение Ax(n) - f ()сдается мне, что это то ли какая-то матрица, то ли какой-то вектор. В круглых скобках указала нижние индексы.
хм... я уже не помню. если честно... вообще мы минимизируем целевую функцию Z(n)](точнее, её норму), n - номер итерации (шага)
всё-таки изучите описанные в ссылках методы на предмет схожести с вашим методом невязки (кстати, такое сопоставление - тоже оптимизация, вопрос только, каким лучше методом её провести)
ещё тут про метод невязки написано...