Известно, что если направление градиента является направлением наискорейшего возрастания функции, то противоположное направление является направлением наискорейшего убывания функции. Это свойство присуще:
Одно из свойств метода наискорейшего спуска гласит о том, что если направление градиента является направлением наискорейшего возрастания функции, то противоположное направление:
Если направление, противоположное направлению градиента, характеризуется наискорейшим убыванием функции, то направление градиента:
Согласно какому методу после вычисления в начальной точке градиента функции делают в направлении антиградиента не маленький шаг, а движутся до тех пор, пока функция убывает?
Если некоторая точка x0 функции является стационарной, а сама функция в окрестности точки x0 является строго выпуклой, то в точке x0:
Пусть f(x) – строго квазивыпуклая функция. Рассмотрим задачу минимизации f(x) при условии, что x є R, где R – непустое выпуклое множество в Е(n). Если некоторая точка x' является точкой глобального минимума рассматриваемой задачи, то x' одновременно является:
Пусть функция f(x) на некотором множестве R является квазивыпуклой, т.е. для любых x1, x2 є R и λ є [0;1] выполняется неравенство f(λx1 + (1–λ)x1) ≤ max{f(x1),f(x2)}.Тогда множество R является:
Комплексный метод является?
Что является недостатком метода Коши?
Что из ниже перечисленного является ограничением в виде равенства?
