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迭代步长-梯度下降法的步长到底怎么确定

迭代步长-梯度下降法的步长到底怎么确定

梯度下降法的步长到底怎么确定


梯度下降法的搜索方向顾名思义就是梯度方向,也就是当前点所在地形最陡峭的下降方向(你这个图里面只有左右两个方向)。步长的选择要看函数的性质,一般可导函数,只要步长足够小,则保证每次函数值都不会增加,此外:1.如果函数可导,且函数的梯度满足李普希兹连续(常数为L),若以小于的步长迭代,则能保证每次迭代的函数值都不增,则保证最终会收敛到梯度为0的点。也可以采用Linesearch确定步长,Linesearch的本质目的其实也是为了保证函数值下降(或称作不增)。2.如果函数还是凸的,则最终会走到最优点。

fluent里面的时间步长指的是什么啊?求指导时间步长的概念


fluent模拟瞬态问题时,是要计算问题的整个时间历程,例如雨滴下落的速度随时间一直变化,随意在计算中就要用到时间步长了,简单的说,在一个时间步长内的迭代过程就是模拟一个稳态问题,将n个稳态连起来就是瞬态了,就是一个问题的整体过程了~打个比方,你从a地到b地100米,每一步0.5米,要200步才能到达,这里的0.5米就相当于fluent的时间步长了。最后时间步长取值涉及的库狼数~手机打字不容易

matlab编写的自动变步长迭代积分程序求解如下积分


function s=jifen(l)

syms x;

f=x/(1+x.^2);

s=double(int(f,0,l));

matlab?中非线性最小二乘拟合的迭代步长怎么改?


这个方法 如果初值没选好 会陷入 局部收敛 根据你的具体问题来定初值 从0开始就行,因为很快就达到稳定值了,递推公式,这里的初值不太影响结果

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