1-misol.
Ushbu
0
2
,
0
1
,
2
2
3
5
1
y
y
x
y
x
f
xy
y
x
y
x
f
tenglamalar sistemasining nolinchi yaqinlashishini
)
,
(
0
0
0
y
x
X
= (2; 2)
deb olib, uning aniq yechimi
)
,
(
y
x
X
= (1; 1) ni Broyden usuli
yordamida aniqlang.
Yechish.
Misolning
yechimi
jarayonini,
iteratsiyalardagi
)
,
(
k
k
k
y
x
X
yaqinlashishlarni quyidagi jadval shaklida ifodalaylik:
K
x
k
y
k
X
X
k
0
2,000000000
2,000000000
1,414213562
1
1,694513211
0,889023252
0,703323850
2
1,532940994
0,835742461
0,557679695
3
1,330935487
0,770464391
0,402746685
4
1,251500757
0,804076528
0,318808151
5
1,139841409
0.866849425
0.193092452
6
1.087198127
0.913245001
0.123003835
7
1.039140157
0.958904664
0.056751903
8
1.016525113
0.982554663
0.024029547
9
1.003700722
0.996037640
0.005421774
10
1.000537288
0.999428320
0.000784536
11
1.000005832
0.999993444
8.774735736E-6
12
1.000000808
0.999999157
1.167386327E-6
13
0.999999806
1.000000202
2.795316564E-7
14
1.000000000
1.000000000
3.994662952E-10
32
Jadvaldan ko‘rinadiki, bu misolning natijasiga Nyuton usuli bilan 8
qadamda erishilgan edi. Bu esa Broyden usulining iteratsiya tezligi Nyuton
usulinikidan past ekanligini ko‘rsatadi. Shunga qaramasdan, Broyden usuli
ommabop bo‘lib, hisoblash amaliyotida keng qo‘llanilib kelinmoqda.
10. Tezkor tushish usuli (Gradiyent usuli)
Yuqoridagi (1) tenglamalar sistemasini qaraymiz. Faraz qilaylik,
i
f
funksiyalar o‘zlarining umumiy aniqlanish sohasida haqiqiy va uzluksiz
differensiallanuvchan. Quyidagi funksiyani qaraymiz:
2
1
,
n
i
i
U x
f x
f x
f x
.
Ravchanki, (1) sistemaning har bir yechimi
U
(
x
) funksiyani nolga
aylantiradi; va aksincha
U
(
x
) funksiya nolga teng bo‘ladigan
1
2
,
,
,
n
x x
x
sonlar (1) sistemaning ildizlari.
Faraz qilamizki, (1) sistema izolyatsiyalangan yechimgagina ega
bo‘lib, bu yechim
U
(
x
) funksiyaning qat’iy minimum nuqtasi bo‘lsin. Bu
bilan masala
n
o‘lchovli fazoda
U
(
x
) funksiyaning minimumini topishga
olib kelinadi.
Faraz qilaylik,
x
(1) sistemaning vektor-ildizi,
0
x
esa uning
boshlang‘ich yaqinlashishi bo‘lsin.
0
x
nuqta orqali
U
(
x
) funksiyaning
sath sirtini o‘tkazamiz. Agar
0
x
nuqta
x
ildizga yetarlicha yaqin bo‘lsa, u
holda bizning farazimiz bo‘yicha sath sirti
0
U x
U x
ellipsoidga
o‘xshash.
0
x
nuqtadan
boshlab
0
U x
U x
sirt
normali
bo‘ylab
harakatlanib, bu harakatni shu normal qaysidir boshqa bir
1
U x
U x
sath sirtiga biror
1
x
nuqtada urinmaguncha davom ettiramiz. Keyin yana
1
x
nuqtadan harakatni
1
U x
U x
sath sirti bo‘ylab davom ettirib, bu
harakatni shu normal boshqa bir yangi
2
U x
U x
sath sirtiga biror
2
x
33
nuqtada urinmaguncha davom ettiramiz va hokazo. Vaholanki,
0
1
2
U x
U x
U x
bo‘lsa, u holda biz shu yo‘l bilan
harakatlanib,
U
(
x
) ning (1) sistemaning izlanayotgan
x
ildiziga mos
keluvchi eng kichik qiymatli nuqtasiga tezkor yaqinlashib boramiz. Ushbu
1
n
U
x
U x
U
x
– tuzilgan
U x
funksiyaning gradiyenti belgilashini kiritib,
0
1
1
2
,
,
OM M OM M
vektorli uchburchaklardan quyidagini yozamiz:
1
p
p
p
p
x
x
U x
,
0,1,2,
p
.
Endi
p
ko‘paytuvchin aniqlash qoldi. Buning uchun quyidagi skalyar
funksiyani qaraymiz:
p
p
p
U x
U x
.
Bu
funksiya
U
funksiya sathining
p
x
nuqtadagi sath sirtiga
o‘tkazilgan normalga mos keluvchi o‘zgarishini beradi.
p
ko‘paytuvchini shunday tanlash lozimki,
funksiya minimumga
erishsin. Bu funksiyadan
bo‘yicha hosila olib, uni nolga tenglashtiramiz.
Unda quyidagi tenglamani hosil qilamiz:
0
p
p
p
d
U x
U x
d
.
(40)
(40) tenglamaning eng kichik musbat ildizi bizga
p
ning qiymatini
beradi. Endi
p
sonni taqribiy topish usulini qarab chiqaylik. Faraz
qilamizki,
kichik parametr bo‘lib, uning kvadrati va undan yuqori
darajalarini e’tiborga olmaslik mumkin. U holda quyidagiga kelamiz:
2
1
n
p
p
i
i
f
x
U x
.
i
f
funksiyani
ning chiziqli hadlarigacha aniqlikdagi darajalariga
yoyib, quyidagiga ega bo‘lamiz:
34
2
1
p
n
i
p
p
i
i
f x
f
x
U x
x
,
bu yerda
1
2
,
,
,
i
i
i
i
n
f
f
f
f
x
x
x
x
.
Bulardan
1
2
0
p
p
n
i
i
p
p
p
i
i
f x
f x
f x
U x
U x
x
x
.
Natijada,
1
2
1
,
,
p
n
i
p
p
p
p
p
i
i
p
p
p
p
p
p
n
i
p
i
f x
f x
U x
f x
W x
U x
x
W x
U x
W x
U x
f x
U x
x
,
bu yerda
i
W x
f
x
vektor-funksiya
f
ning Yakob matritsasi.
Yuqoridagilardan quyidagi tenglikka kelamiz:
2
1
1
2
n
n
i
i
i
i
i
j
j
j
f x
U
f x
f x
x
x
x
.
Bu yerdan esa
1
1
1
2
2
n
i
i
i
n
i
i
i
n
f x
f x
x
U x
W x f x
f x
f x
x
bu yerda
W x
transponirlangan Yakob matritsasi.
Shularga ko‘ra quyidagi natijaga kelamiz:
,
2
,
p
p
p
p
p
p
p
p
p
p
p
p
f
W W f
W W f
W W f
,
(41)
bu yerda soddalik uchun quyidagicha yozuv qabul qilingan:
35
p
p
f
f x
;
p
p
W
W x
,
bularga ko‘ra
1
p
p
p
p
p
x
x
W f
,
0, 1, 2,
p
.
(42)
Gradiyent usuli algoritmining
blok-sxemasi
9-rasmda tasvirlangan.
1-misol.
Tezkor tushish usili
(gradiyent usuli) yordamida ushbu
2
2
2
2
0,1;
3
0, 2;
2
0,3.
x
x
yz
y
y
xz
z
z
xy
,
tenglamalar sistemaning koordinata
boshi atrofida yotgan ildizlarini
taqribiy hisoblang.
Yechish
Berilganlarga ko‘ra
9-rasm. Gradiyent usuli algoritmining
blok-sxemasi.
2
2
2
2
0,1
3
0, 2
2
0,3
x
x
yz
f
y
y
xz
z
z
xy
,
1 2
2
2
3
1 2
3
2
2
1 2
x
z
y
W
z
y
x
y
x
z
,
0
0
0
0
x
.
(41) va (42) formulalar bo‘yicha quyidagi birinchi yaqinlashishni
olamiz:
0
0
0
0
0
,
1
,
f
f
f
f
,
1
0
0
0,1
1
0, 2
0,3
x
x
Ef
.
Xuddi shunday
2
x
- ikkinchi yaqinlashishni aniqlaymiz. Bu yerdan:
1
0,13
0,05
0,05
f
,
1
1, 2
0,6 0, 4
0,9
1, 4
0,3
0, 4
0, 2
1,6
W
,
1
1
0,181
0,002
0,147
W f
.
1
1 1
0,181
0,002
0,147
W W f
,
2
2
2
0,13 0,2748 0,05 0,2098 0,05 0,1632
0,3719
0,2748
0,2098
0,1632
.
36
2
0,1
0,181
0,0327
0, 2
0,37119
0,002
0, 2007
0,3
0,147
0, 2453
x
.
Natijaning qanchalik to‘g‘ri va aniq ekanligini tekshirish uchun
tafovut hisoblaniladi.
Do'stlaringiz bilan baham: |