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用定点迭代求解这个等式

定点迭代是一种数值计算方法,用于求解非线性方程的近似解。它通过将原方程转化为迭代形式,不断迭代更新变量的值,直到满足收敛条件为止。

具体来说,对于给定的非线性方程 f(x) = 0,定点迭代的迭代公式可以表示为 x_{n+1} = g(x_n),其中 g(x) 是一个函数,称为迭代函数。通过选择合适的迭代函数,可以使得迭代序列 {x_n} 收敛到方程的解。

定点迭代的优势在于简单易实现,并且对于某些特定的非线性方程,可以收敛到唯一解。然而,对于某些方程,定点迭代可能会出现发散或者收敛速度较慢的情况,因此在实际应用中需要谨慎选择迭代函数。

定点迭代在科学计算、工程领域和数学建模中有广泛的应用。例如,在求解微分方程的数值解、优化问题的求解、图像处理、信号处理等领域都可以使用定点迭代方法。

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两种方法最大的区别在于,梯度下降法直接沿着函数梯度下降最快,即方向导数最大,函数增长最快的方向迭代优化寻找极值点,而牛顿法则是,间接的通过不断求解某一特定点邻域附近的极值点,来迭代优化寻找极值。...因此,只需使x始终向着-f'(x)的方向移动,便可迭代找到极小值,多元函数同理。...而牛顿法通常用来求解函数的零值点,从计算机的角度来看,要使f(x)≈f(a) +f'(a)·(x-a)≈0, 推出 x=a- ,通过不断的迭代,当x收敛时就能求解出函数值为0的近似解。...那求解到局部极值点并不能说明损失函数J(x)最优啊?那最优化问题如何保证呢?这时就需要研究损失函数J(x)的凹凸性了,由Jesen不等式得,如果一个函数为凸函数,则函数的局部极值点就是其全局最值点。...我们在实验中拿到一批样本数据,经常不管三七二十一先估计它的期望和方差就是这个应用。第2,在已知总体分布时,求解关于未知参数的总体期望和方差的解析式,将解析式与样本矩建立联系求解未知参数估计值。

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凸优化(A)——坐标下降法,对偶上升法,再看增强拉格朗日法

当然了这个问题可以坐标下降法求解,也是因为它本身就是一个凸且光滑的问题。...所以得到这个之后,就可以得到更新公式 这里 。对于一般的迭代方法,我们不妨梯度下降法来看看。梯度下降法的更新公式是 当然要提醒一下,这里的 表示第 步的迭代结果,不是求次幂的运算。...但是注意到,如果对原问题求它的对偶问题,这个问题就变成了一个极大值问题,因此如果我们求解对偶问题,我们就希望迭代中,每一步的函数值都要比上一步要大,这就是“对偶上升”的含义。...如果我们采用梯度下降法的设置,那么这个时候,设 ,我们自然是需要求解 ,然后以正次梯度,而不是负次梯度作为迭代的搜索方向。...最后关于对偶上升法,我们再简单提一下它在线性不等式约束下的应用。如果说约束变为 ,那么对偶上升法怎么呢?

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机器学习中的最优化算法总结

后者是在要给出极值点的精确计算公式非常困难的情况下,数值计算方法近似求解得到最优点。除此之外,还有其他一些求解思想,如分治法,动态规划等。我们在后面单独列出。...机器学习中用到拉格朗日乘数法的地方有: 主成分分析 线性判别分析 流形学习中的拉普拉斯特征映射 隐马尔可夫模型 KKT条件 KKT条件是拉格朗日乘数法的推广,用于求解既带有等式约束,又带有不等式约束的函数极值...具体做法是构造一个近似Hessian矩阵或其逆矩阵的正定对称矩阵,该矩阵进行牛顿法的迭代。...这个问题还带有等式和不等式约束条件。对这个子问题可以直接求得公式解,就是某一区间内的一元二次函数的极值。...动态规划算法 动态规划也是一种求解思想,它将一个问题分解成子问题求解,如果整个问题的某个解是最优的,则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。

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机器学习中的最优化算法总结

后者是在要给出极值点的精确计算公式非常困难的情况下,数值计算方法近似求解得到最优点。除此之外,还有其他一些求解思想,如分治法,动态规划等。我们在后面单独列出。...RMS[Δx]t-1的计算公式和这个类似。这个更新值同样通过梯度来构造,只不过学习率是通过梯度的历史值确定的。更新公式为: ? 参数更新的迭代公式为: ?...在这里,m类似于动量项,v来构造学习率。 随机梯度下降法 假设训练样本集有N个样本,有监督学习算法训练时优化的目标是这个数据集上的平均损失函数: ?...这个问题还带有等式和不等式约束条件。对这个子问题可以直接求得公式解,就是某一区间内的一元二次函数的极值。...动态规划算法 动态规划也是一种求解思想,它将一个问题分解成子问题求解,如果整个问题的某个解是最优的,则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。

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