Отчет к первой лабе (774575), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Данный метод подбирает шаг поискав цикле и скорость нахождения шага h на каждой итерацииможет сильно варьироваться в зависимости от исходнойфункции.–9–Метод Ньютона слишком сложный и не факт, что самыйбыстрый, а метод градиентного спуска не гарантирует сходимость, поэтому самыми оптимальными методами будут методнаискорейшего спуска и метод сопряжённых градиентов. Какойиз методов будет работать быстрее, сказать заранее невозможно, т.к. скорость алгоритма метода наискорейшего спускаприблизительно пропорциональна сложности функции,а метода сопряжённых градиентов — зависит ещё и от видасамой функции.Предполагаю, что для большинства задач лучшим методомпоиска будет метод сопряжённых градиентов.Если под рукой нет ни одного готового метода, то дляединичных расчётов на ЭВМ можно воспользоваться и методомградиентного спуска для более быстрой разработки.
Однаконужно предусмотреть возможность ручного изменения шага,в случае расходимости или слишком длительного вычисления.– 10 –.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
