Градиентом скалярной функции в точке
является вектор
. Этот вектор перпендикулярен плоскости, проведенной через точку
, и касательной к поверхности уровня (поверхности постоянного значения функции
, проходящей через точку
. Вектор-градиент направлен в сторону возрастания функции. Вектор, противоположный градиенту
называется антиградиентом и направлен в сторону наибольшего убывания функции
(рис. 3.1.). В точке минимума градиент функции равен нулю.
Выбирая в качестве направления спуска из формулы (44) антиградиент функции
в точке
получаем итерационный процесс вида:
Все итерационные процессы, в которых направление движения на каждом шаге совпадает с антиградиентом (градиентом) функции называют градиентными методами. Они отличаются друг от друга способом выбора шага .
При методе с постоянным шагом для всех итераций выбирается некоторая постоянная для всех итераций величина шага. Достаточно малый шаг обеспечит убывание функции, т.е. выполнение неравенства:
Однако, это может привести к необходимости проводить очень большое число итераций для достижения точки минимума. С другой стороны, слишком большой шаг может вызвать неожиданный рост функции, либо привести к колебаниям около точки минимума. Из-за отсутствия информации для выбора величины шага методы с постоянным шагом применяются редко. Более экономичными в смысле количества итераций и надежными являются градиентные методы с переменным шагом, среди которых часто применяется метод наискорейшего спуска [11].
0 коммент.:
Отправить комментарий