时间:2021-05-22
如下所示:
#coding utf-8a=0.001 #定义收敛步长xd=1 #定义寻找步长x=0 #定义一个种子x0i=0 #循环迭代次数y=0dic={}import mathdef f(x): y=math.sin(x) #定义函数f(X)=sinx return ydef fd(x): y=math.cos(x) #函数f(x)导数fd(X)=cosx return ywhile y>=0 and y<3.14*4: y=y+xd x=y while abs(fd(x))>0.001: #定义精度为0.001 x=x+a*fd(x) if x>=0 and x<3.14*4: print(x,f(x)) dic[y]=xprint(dic)ls=[]for i in dic.keys(): cor=0 if ls is None: ls.append(dic[i]) else: for j in ls: if dic[i]-j<0.1: cor=1 break if cor==0: ls.append(dic[i])print(ls)以上这篇python 梯度法求解函数极值的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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假设我们已经知道梯度法——最速下降法的原理。现给出一个算例:如果人工直接求解:现给出Python求解过程:importnumpyasnpfromsympyimp
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Rosenbrock函数的定义如下:其函数图像如下:我分别使用梯度下降法和牛顿法做了寻找Rosenbrock函数的实验。梯度下降梯度下降的更新公式:图中蓝色的点
利用python进行求解,求解的要求是不能使用python内部封装好的函数例如:maxway1:deffindmax(data,n):ifn==1:return
对于一个多元函数用牛顿法求其极小值的迭代格式为其中为函数的梯度向量,为函数的Hesse(Hessian)矩阵。上述牛顿法不是全局收敛的。为此可以引入阻尼牛顿法(