文件名称：计算统计：最小函数的优化算法
文件大小：11KB
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更新时间：2024-03-09 07:24:36
Python
查找功能最小值的优化算法 我将介绍1个参数的两种最基本的最优化方法： 三分法黄金分割搜索 然后，我将介绍“括号”并介绍如何实现。 它将与以下内容结合使用： 最陡下降或梯度下降Newton-Raphson方法 三等分 [tri-section.py] 三分法如何工作？ 假设 在之间 和 和 < 。 所以我们将间隔除 --- 分为三个相同大小的部分： = + -- ）/ 3 = -- -- ）/ 3 让我们在这两点上计算函数并评估以下内容： < > 现在，根据发生的情况，我们在2个新点指示的最小值附近定义一个新间隔： 和 所以： 如果 < ： = = 如果 > ： = = 依此类推，我们迭代直到未达到收敛。 黄金分割搜索 [golden_search.py] 黄金搜索算法是三部分算法的更快版本，并使用“黄金比例”对其进行扩展。 回想黄金比率R的定义为
【文件预览】：
Computation-statistic-main
----backtracking.py(2KB)
----Rosenbrock.py(3KB)
----Bracketing_tri_Sec_golden.py(3KB)
----Steepest descent.py(3KB)
----tri-section.py(980B)
----README.md(9KB)
----newton_raphson.py(5KB)
----two minima function.py(3KB)
----golden search.py(1019B)