Тема: Сравнение квазидифференциалов и экзостеров для решения негладких задач безусловной оптимизации
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание
2 Постановка задачи 5
3 Рассматриваемые методы 6
3.1 Квазидифференциалы 6
3.1.1 Некоторые формулы квазидифференциального исчисления 6
3.1.2 Необходимое условие минимума 7
3.2 Экзостеры 8
3.2.1 Условие минимума в терминах экзостеров 12
4 Сравнение 14
5 Заключение 21
Литература 22
📖 Введение
ций, не обладающих дифференциалом в обычном классическом смысле.
Основной целью исследования этих функций является нахождение экстре-
мумов. Для решения таких задач с момента образования негладкого ана-
лиза до наших дней было придумано множество инструментов, такие как
производная клакрка [5], суб- [6] , квази- [6-8], и кодифференциалы |7, 9],
экзостеры и коэкзостеры [10—13], аппроксимационные методы и другие [14].
В этой работе мы будем рассматривать оптимизацию функций с помощью
квазидифференциалов и экзостеров, введенных В.Ф Демьяновым.
✅ Заключение
помощи экзостеров и квазидифференциалов и произведено сравнение, ко-
торое наглядно показало что в функциях рассматримаего типа экзостеры
значительно превосходят квазидифференциалы по эффективности, так как
искать направление спука в них гораздо проще. Исходя из этого, использо-
вание экзостеров в задачах, где их нахождение не предполагает вычисление
квазидифференциала , является более эффективным, а в тех задачах где
предполагает [20] столь же эффективным, как и квазидифференциал. По-
этому можно сказать что использование экзостеров в задачах негладкой
оптимизации более оправдано, чем использование квазидифференциалов.
📕 Список литературы
🖼 Скриншоты
