有没有大佬帮忙写下这个c语言题目的代码啊，哥们我完全看不懂，谢谢了
梯度下降法求二次函数的最小值
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 关注问题
分享- 邀请回答
-
0条回答 默认 最新
- 2020-09-17 15:24**梯度下降法** 是一种迭代方法，通过沿着目标函数梯度的反方向移动来逐步逼近最小值。其更新公式为： \[ x_{k+1} = x_k - \alpha \cdot \nabla f(x_k) \] 这里的 \( \alpha \) 是学习率，\( \nabla f(x_k) \) 是...
- 2021-02-01 10:59weixin_39977934的博客 d0=-g0;%搜索方向alpha=-(g0'*d0)/(d0'*h0*d0);%步长 xk=x0+alpha*d0;...%求搜索方向时的系数 dk=-gk+beta*d0;%下一个方向 x0=xk;%更新点g0=gk;%更新所在点的梯度 d0=dk;%更新方向 while g0'*g0>...
- 2021-01-04 09:43李婧Amy的博客 矢量分析在场论中非常...1.梯度(Gradient)梯度在数值计算中有着非常广泛的应用，如共轭梯度法，梯度下降法与梯度上升法等，在三维直角坐标系中，某个场 的梯度定义为： 梯度物理意义为：在某个场中，某点的某物理参...
- 2021-02-01 10:59般若之镜的博客 %精度 %共轭梯度 for i=1:2 if g==0 disp(‘x‘) x break else b=(g‘*a*d)/(d‘*a*d)%β d=-g+b*d; d11=subs(d(1),{x1,x2},{x(1) x(2)}); d22=subs(d(2),{x1,x2},{x(1) x(2)}); d=[d11;d22] af=(-g‘*d)/(d‘*a*d)%...
- 2023-11-21 20:14小Y工作室2023的博客 函数表达式 f(x,y) = x*x + y*y。
- 2021-01-09 10:47扔东西瓜皮的博客 在无约束问题的导数解法中，我们借助...共轭方向法Point 1 共轭方向与函数极值的关系由于目标函数可以使用在任一点 二次泰勒展开式 来近似，从而转换为求 这一n元二次函数极值点的问题。所以我们可以先以二元二次...
- 2024-11-02 16:31爱学习不掉头发的博客 介绍损失函数的求解方法：正规方程法和梯度下降法
- 2024-09-12 19:58ww'的博客 时，每次迭代后，梯度值都在不断的下降。因此选择较小的梯度值作为终止条件是比较自然的，比如希望最后的梯度值小于等于0.01，那么只需要迭代15次；而如果将学习率降低到较小的值，比如0.02，每次迭代后位置确实在...
- 2024-07-29 19:55箫毒赵药师的博客 沿着梯度方向，函数变化最快。x，y点的更新：x和y每次更新一点点，z根据公式可以计算出一个新的坐标点，但新的z不一定落在f（x,y）上，除非x，y的变化非常非常小。为了演示梯度的方向，我们将变化调大一些。
- 2020-12-30 10:38虾米不打烊的博客 #用梯度下降法求函数最小值 # coding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt def _numerical_gradient_no_batch(f, x): #求函数的梯度值 h = 1e-4 # 0.0001 grad = np.zeros_like(x) for idx...
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
11月8日
创建了问题
10月31日