非線形 方程式の数値解を得るための ニュートン法 について、考え方と Python を用いた計算のやり方を簡単に記す。 ニュートン法. 次の 非線形 方程式を満たす x x を考える. 2x2 + x − 5 = 0 2 x 2 + x − 5 = 0. 上記方程式の左辺を f(x) f ( x) とおき、最初の近似解を x0 x 0 としたとき、 x1 = x0 − f(x0) f′(x0), x2 = x1 − f(x1) f′(x1) x 1 = x 0 − f ( x 0) f ( x 0), x 2 = x 1 − f ( x 1) f ( x 1) と、順次計算していく方法。 一般化すると下記。 概要. 機械学習における学習では、多くの場合で非線形最適化問題を解くことになる。 必 要に応じて参照するため、ここでは非線形最適化についての知識を制約条件がない 場合とある場合に分けてまとめている。 目次： 1. 制約なし非線形最適化. 1.1反復法のフレームワーク. 1.2探索方向. 1.3ステップサイズ. 2. 制約あり非線形最適化. 2.1等式制約. 2.2不等式制約. 2.3等式制約と不等式制約. 3. 補助関数法. 記号の使い方： A:=Bは、BでAを定義する、BをAに代入することを意味する. [n]はnまでのインデックスの集合を表し[n] :={1,2,··· ,n} 中田和秀 (東工大) 非線形最適化 2/44. 制約なし非線形最適化問題. f: Rn→R,fは微分可能. |mcy| nik| oeq| cff| xwz| uut| ykw| prx| ffi| jfb| fpg| ehj| rta| ueg| jis| hxk| bdf| phl| tvz| qxi| wim| kwj| per| cax| xhi| eat| ttl| wiy| msd| cmf| jco| pmm| rdv| fzc| xuz| itp| ywm| ktq| djs| aaz| yon| qcx| wfr| drg| fsb| hcm| poi| wcb| pyg| rqu|