误差和残量 数值求解方程\(f(x)=0\)的根,有多种方法测算结果的近似程度.最直接的方法是计算误差.第\(n\)步迭代结果与真值\(x^\*\)的差即为第\(n\)步迭代的误差: \begin{equation*}e_n=x_n-x^*\end{equation*} 但是,我们一般是不知道真实值\(x^\*\)的,否则,我们也不会费劲去算了.所以,直接计算误差是不可能的,需要我们另辟蹊径. 一个可能的方法是,程序一直运行,直到结果不再变化.这个方法通常还是很管用的.有时候,程序结果不再变化并…

方程数值求解 下面几讲,我们将聚集如下方程的解法: \begin{equation} f(x)=0 \tag{3.1}\label{3.1} \end{equation} 在微积分课程中,我们知道,许多优化问题最终归结为求解上述形式的方程,其中\(f\)为你要求极值的函数\(F\)的导数.在工程问题中,函数\(F\)来源多种多样,有公式.微分方程的解.实验和模拟等. 牛顿迭代 我们把方程\eqref{3.1}的解记为\(x^\*\).方程的解法有三种:对分法.割线法和牛顿法.这三种方法都需要猜测…

割线法 割线法求解方程\(f(x)=0\)的根需要两个接近真实根\(x^\*\)的初值\(x_0\)和\(x_1\),于是得到函数\(f(x)\)上两个点\((x_0,y_0=f(x_0))\)和\((x_1,y_1=f(x_1))\),连接这两点得到一条直线(割线): \begin{equation*}y-y_1=\frac{y_1-y_0}{x_1-x_0}(x-x_1)\end{equation*} 由于我们要求解\(f(x)=0\),因此设\(y=0\),由上式解出\(x\),作为下次迭…

二分法和if ... else ... end 语句 先回顾一下二分法.要求方程\(f(x)=0\)的根.假设\(c = f(a) < 0\)和\(d = f(b) > 0\),如果\(f(x)\)是连续函数,那么方程的根\(x^*\)一定位于\(a\)和\(b\)之间.然后,我们看一下\(a\)和\(b\)中点\(x=(a+b)/2\),计算函数值\(y=f(x)\),如果函数不为0,比较\(c\).\(d\)和\(y\)的符号,确定新的二分区间.具体来说,如果\(c\)和\(y\)同号,新…

Matlab也可以编程,可存为以.m为后缀的文件,称为M文件.M文件有两种:函数和脚本. 函数程序 点击新建图标,在打开的窗口里输入如下内容: function y = myfunc (x) y = 2*x.^2 - 3*x + 1; 将文件保存为myfunc.m,保存在当前目录下.这个文件就可以直接在命令窗口使用了,用法如Matlab内置函数,如在命令窗口输入如下内容: >> x = -2:.1:2; >> y = myfunc(x); >> plot(x,y) 这里…

向量 Matlab 中最基本的对象是矩阵,向量是特殊的矩阵.行向量是\(1\times n\)矩阵,列向量是\(m\times 1\)矩阵.输入如下行向量: >> v=[0 1 2 3] 回车,Matlab 将输出此行向量: v = 0 1 2 3 输入如下列向量: >> u = [9; 10; 11; 12; 13] 按如下方式访问向量的元素: >> u(2) 按如下方式改变元素的值: >> u(2)=47 按如下方式提取多个连续向量: >>…

目录 牛顿法和拟牛顿法 一.牛顿法详解 1.1 无约束最优化问题 1.2 牛顿法迭代公式 1.3 牛顿法和梯度下降法 二.牛顿法流程 2.1 输入 2.2 输出 2.3 流程 三.拟牛顿法简介 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 牛顿法和拟牛顿法 牛顿法(Newton method)和拟牛顿法(quasi-Newton method)和梯度下降法一样也是求…

本系列文章: 听说你还没学Spring就被源码编译劝退了?30+张图带你玩转Spring编译 读源码,我们可以从第一行读起 你知道Spring是怎么解析配置类的吗? 配置类为什么要添加@Configuration注解? 谈谈Spring中的对象跟Bean,你知道Spring怎么创建对象的吗? 这篇文章,我们来谈一谈Spring中的属性注入 Spring中AOP相关的API及源码解析,原来AOP是这样子的 你知道Spring是怎么将AOP应用到Bean的生命周期中的吗? 推荐阅读: Spring官…

数据.特征和数值优化算法是机器学习的核心,而牛顿法及其改良(拟牛顿法)是机器最常用的一类数字优化算法,今天就从牛顿法开始,介绍几个拟牛顿法算法.本博文只介绍算法的思想,具体的数学推导过程不做介绍. 1. 牛顿法 牛顿法的核心思想是”利用函数在当前点的一阶导数,以及二阶导数,寻找搜寻方向“(回想一下更简单的梯度下降法,她只用了当前点一阶导数信息决定搜索方向). 牛顿法的迭代公式是(稍微有修改,最原始的牛顿法\(\gamma=1\): \[{{\bf{x}}_{n + 1}} = {{\bf{x}}…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_67f37e760101bu4e.html 实例结果http://wenku.baidu.com/link?url=SiGsFZIxuS1E1VZWtixqXdjG5Y9SY4tu1W8TXgk147HDOLLCgpffjX8ywDMIH1PYkQSi5rp8gkmnMPsLhH-IUaGjMl8hsRhZQssTPmnBjdy 关于MATLAB 插值(Interpolation)http://blog.sina.com.cn/s/b…