Допустимого направления поиска

Функция f(x) квазивыпукла на отрезке [a, b], если для всех x, принадлежащих [x1, x2] при любых x1, x2 Î [a, b] выполняется условие … .

Функция f(x) строго квазивогнута на отрезке [a, b], если для всех x, принадлежащих [x1, x2] при любых x1, x2 Î [a, b] выполняется условие … .

Хз…

Если ε – точность определения решения задачи, то метод циклического покоординатного спуска завершается при достижении следующего условия … .

(xk – предпоследняя точка; x(k+1) – последняя точка)

 

Нахождение минимума функции f многих переменных в направлениях параллельных осям координат происходит в методе … .

Циклического покоординатного спуска

Нахождение минимума функции f многих переменных в направлении (– grad f(x0)) происходит в методе … .

Наискорейшего спуска

Направлением наибольшего возрастания функции f многих переменных в точке x0 является … .

+grad f(x0)

Направлением наибольшего убывания функции f многих переменных в точке x0 является … .

–grad f(x0)

Если ε – точность определения решения задачи, xi – искомая точка, то метод наискорейшего спуска завершается при достижении следующего условия … .

 

Классический подход к задаче нахождения точек локального минимума для дважды дифференцируемой функции f(xi,xj) (i=1,…,n; j=1,…,n) состоит в … .

Проверке положительной определенности матрицы Гессе (необходимое условие)

в определении таких точек x, в которых все первые частные производные 1-го порядка обращаются в нуль (достаточно условие)

В методе наискорейшего спуска сходимость обеспечена, если ...

Функция f непрерывно дифференцируема

Функция f имеет седловую точку

Генерируемая последовательность принадлежит замкнутому ограниченному множеству

Все ответы верны

Недостатком метода наискорейшего спуска для «овражных» функций является ... .

Медленная сходимость в окрестности стационарной точки

«Овражная» функция – это функция … .

Для которой поверхности уровня сильно вытянуты

Геометрически медленная сходимость метода наискорейшего спуска объясняется ... .

Зигзагообразным продвижением к точке минимума

Недостатком метода Ньютона среди методов безусловной оптимизации является … .

Необходимость многократного обращения матрицы Гессе

Суть метода Ньютона для функции f(x) состоит в том, что ... .

Функция f(x) аппроксимируется многочленами второй степени, для которых находятся точки минимума

Требование квазивыпуклости минимизируемой функции является условием для применения метода … .

Золотого сечения