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Konjugierte Gradienten von Fletcher und Reves |
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Das Verfahren der konjugierten Gradienten bestimmt bei exakter Rechnung das Minimum einer quadratischen konvexen Funktion von Variablen in höchstens Schritten. Fletcher und Reves formulierten den Algorithmus so, dass er auf beliebige glatte Funktionen angewendet werden kann.
Ausgehend von Startwerten
Der einzige Unterschied zum quadratischen Fall ist, dass nicht explizit bestimmt werden kann.
Ein gute Performance kann besonders dann erzielt werden, wenn gut durch eine quadratische konvexe Funktion approximiert wird. Ist dies nicht der Fall, so sollte in geeigneten Abständen ein Neustart des Verfahrens erfolgen.
Die eindimensionale Minimierung wird im allgemeinen nicht exakt durchgeführt. Dann ist jedoch darauf zu achten, dass
Es existieren einige Varianten bei der Parameterwahl, die ebenfalls mit dem quadratischen Fall konsistent sind. Beispielsweise definieren Polak und Ribiere
automatisch erstellt am 19. 8. 2013 |