c9-7 (779537), страница 4

Файл №779537 c9-7 (Numerical Recipes in C) 4 страницаc9-7 (779537) страница 42017-12-27СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 4)

Further reproduction, or any copying of machinereadable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMsvisit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America).}}for (i=1;i<=n;i++) {Compute ∇f ≈ (Q · R)T · F for the line search.for (sum=0.0,j=1;j<=n;j++) sum += qt[i][j]*fvec[j];g[i]=sum;}for (i=n;i>=1;i--) {for (sum=0.0,j=1;j<=i;j++) sum += r[j][i]*g[j];g[i]=sum;}for (i=1;i<=n;i++) {Store x and F.xold[i]=x[i];fvcold[i]=fvec[i];}fold=f;Store f .for (i=1;i<=n;i++) {Right-hand side for linear equations is −QT · F.for (sum=0.0,j=1;j<=n;j++) sum += qt[i][j]*fvec[j];p[i] = -sum;}rsolv(r,n,d,p);Solve linear equations.lnsrch(n,xold,fold,g,p,x,&f,stpmax,check,fmin);lnsrch returns new x and f .

It also calculates fvec at the new x when it calls fmin.test=0.0;Test for convergence on function values.for (i=1;i<=n;i++)if (fabs(fvec[i]) > test) test=fabs(fvec[i]);if (test < TOLF) {*check=0;FREERETURN}if (*check) {True if line search failed to find a new x.if (restrt) FREERETURNFailure; already tried reinitializing the Jacoelse {bian.test=0.0;Check for gradient of f zero, i.e., spuriousden=FMAX(f,0.5*n);convergence.for (i=1;i<=n;i++) {temp=fabs(g[i])*FMAX(fabs(x[i]),1.0)/den;if (temp > test) test=temp;}if (test < TOLMIN) FREERETURNelse restrt=1;Try reinitializing the Jacobian.}} else {Successful step; will use Broyden update forrestrt=0;next step.test=0.0;Test for convergence on δx.for (i=1;i<=n;i++) {temp=(fabs(x[i]-xold[i]))/FMAX(fabs(x[i]),1.0);if (temp > test) test=temp;}if (test < TOLX) FREERETURN}9.7 Globally Convergent Methods for Nonlinear Systems of Equations393More Advanced ImplementationsCITED REFERENCES AND FURTHER READING:Dennis, J.E., and Schnabel, R.B.

1983, Numerical Methods for Unconstrained Optimization andNonlinear Equations (Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall). [1]Broyden, C.G. 1965, Mathematics of Computation, vol. 19, pp. 577–593. [2]Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5)Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software.Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machinereadable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMsvisit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America).One of the principal ways that the methods described so far can fail is if J (in Newton’smethod) or B in (Broyden’s method) becomes singular or nearly singular, so that δx cannotbe determined.

If you are lucky, this situation will not occur very often in practice. Methodsdeveloped so far to deal with this problem involve monitoring the condition number of J andperturbing J if singularity or near singularity is detected. This is most easily implementedif the QR decomposition is used instead of LU in Newton’s method (see [1] for details).Our personal experience is that, while such an algorithm can solve problems where J isexactly singular and the standard Newton’s method fails, it is occasionally less robust onother problems where LU decomposition succeeds. Clearly implementation details involvingroundoff, underflow, etc., are important here and the last word is yet to be written.Our global strategies both for minimization and zero finding have been based on linesearches.

Other global algorithms, such as the hook step and dogleg step methods, are basedinstead on the model-trust region approach, which is related to the Levenberg-Marquardtalgorithm for nonlinear least-squares (§15.5). While somewhat more complicated than linesearches, these methods have a reputation for robustness even when starting far from thedesired zero or minimum [1]..

Характеристики

Тип файла
PDF-файл
Размер
205,42 Kb
Материал
Тип материала
Высшее учебное заведение

Список файлов книги

Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
7021
Авторов
на СтудИзбе
261
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее