переменных
Методы спуска
Метод градиентного спуска с дроблением шага (ГДШ)
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Аналитический метод отыскания точки минимума функции двух переменных презентация
Содержание
- 1. Аналитический метод отыскания точки минимума функции двух переменных
- 2. Основные понятия и определения
- 3. Поверхности и линии уровня
- 4. Градиент и антиградиент
- 5. Векторы градиента и антиградиента
- 6. Необходимое условие существования локального минимума
- 7. Достаточное условие существования точки минимума
- 8. Аналитический метод отыскания точки минимума функции двух переменных
- 9. Аналитический метод отыскания точки минимума функции двух переменных
- 10. Пример отыскания точки минимума функции двух переменных аналитическим методом
- 11. Методы спуска
- 12. Типичный алгоритм метода спуска
- 13. Разновидности методов спуска. Методы случайного спуска
- 14. Градиентные методы спуска
- 15. Методы покоординатного спуска
- 16. Условия останова
- 17. Схема алгоритма градиентных методов спуска
- 18. Метод градиентного спуска с дроблением шага (ГДШ)
- 19. Пример траектории спуска методом ГДШ
- 20. Схема алгоритма процедуры выбора шага
Слайд 1Лекция 11
Основные понятия и определения
Аналитический метод отыскания точки минимума функции двух
