Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
Минимизация квадратичных функций.
Задание №1
1. Изложить градиентный метод наискорейшего спуска (ГМНС) для отыскания минимума квадратичной функции ([1, 45-48], [2, 269-262]):
f(x)=1\2<Ax,x>+<b,x>, (1)
где – симметричная положительно определенная матрица. Указать скорость его сходимости и связь с решением системы уравнений Ах+b=0.
2. Реализовать ГМНС на компьютере. В качестве критерия прекращения спуска предусмотреть любой из трех следующих:
Продемонстрировать работу программы для
Выходные данные программы: - номер последнего шага. Решить систему и сравнить с . Проверить вычисления при различных начальных векторах и проследить за зависимостью k от .
Литература.
1. Моисеев Н. Н., Иванилов Ю.П., Сталярова Е. М. Методы оптимизации, М. 1978
2. Васильев Ф. П. Численные методы решения экстремальных задач, М. 1988
3. Пшеничный Б.Н., Данилин Ю. М. Численные методы в экстремальных задачах, М. 1975
4. Карманов В. Г. Математическое программирование, М., 1986 (176-180, 203-205) и М.1980 (170—174? 195-197)
5. Фаддеев Д.К., Фаддеева В.Н. Вычислительные методы линейной алгебры, М.1960
Минимизация квадратичных функций.
Задание №2
1. Изложить градиентный метод с дроблением шага (ГМДШ) для отыскания минимума квадратичной функции ([1, 42-44], [3, 51-55]):
f(x)=1\2<Ax,x>+<b,x>, (1)
где – симметричная положительно определенная матрица, <*,*> - скалярное произведение в Rn. Указать скорость его сходимости и связь с решением системы уравнений Ах+b=0.
2. Реализовать ГМДШ на компьютере. В качестве критерия прекращения спуска предусмотреть любой из трех следующих:
Продемонстрировать работу программы для
Выходные данные программы: - номер последнего шага, входные данные: n, A, b, e, . Решить систему и сравнить с . Проверить вычисления при различных начальных векторах и проследить за зависимостью k от .
Литература.
1. Моисеев Н. Н., Иванилов Ю.П., Сталярова Е. М. Методы оптимизации, М. 1978
2. Васильев Ф. П. Численные методы решения экстремальных задач, М. 1988
3. Пшеничный Б.Н., Данилин Ю. М. Численные методы в экстремальных задачах, М. 1975
4. Карманов В. Г. Математическое программирование, М., 1986 (176-180, 203-205) и М.1980 (170—174, 195-197)
5. Фаддеев Д.К., Фаддеева В.Н. Вычислительные методы линейной алгебры, М.1960
Минимизация квадратичных функций.
Задание №3
1. Изложить метод покоординатного спуска с дроблением шага (МПСДШ) для отыскания минимума квадратичной функции ([2, 342-347], [4, 203-205, 176-180, 1986], [4, 170-174, 195-197, 1980]):
f(x)=1\2<Ax,x>+<b,x>, (1)
где – симметричная положительно определенная матрица, <*,*> - скалярное произведение в Rn. Какова его связь с решением системы уравнений Ах+b=0? Сходится ли метод?
2. Реализовать МПСДШ на компьютере. В качестве критерия прекращения спуска предусмотреть любой из следующих:
Продемонстрировать работу программы для
Выходные данные программы: - номер последнего шага, входные данные: n, A, b, e, . Решить систему и сравнить с . Проверить вычисления при различных начальных векторах и проследить за зависимостью k от .
Литература.
1. Моисеев Н. Н., Иванилов Ю.П., Сталярова Е. М. Методы оптимизации, М. 1978
2. Васильев Ф. П. Численные методы решения экстремальных задач, М. 1988
3. Пшеничный Б.Н., Данилин Ю. М. Численные методы в экстремальных задачах, М. 1975
4. Карманов В. Г. Математическое программирование, М., 1986 (176-180, 203-205) и М.1980 (170—174, 195-197)
5. Фаддеев Д.К., Фаддеева В.Н. Вычислительные методы линейной алгебры, М.1960
Минимизация квадратичных функций.
Задание №4
1. Изложить метод покоординатного спуска с одномерной минимизацией (МПСОМ) для отыскания точки минимума квадратичной функции ([2, 346-347], [1, 53-55]):
f(x)=1\2<Ax,x>+<b,x>, (1)
где – симметричная положительно определенная матрица, <*,*> - скалярное произведение в Rn. Какова его связь с решением системы уравнений Ах+b=0? Сходится ли метод?
2. Реализовать МПСОМ на компьютере. В качестве критерия прекращения спуска предусмотреть любой из двух следующих:
Продемонстрировать работу программы для
Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.