Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
численные методы оптимизации / Численные методы оптимизации_08.pptx
Скачиваний:
59
Добавлен:
15.04.2015
Размер:
1.07 Mб
Скачать

Обобщенный метод наименьших квадратов

Найти оптимальные значения

 

x Rn

параметровj

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

, j 1,...m

1

 

, минимизировав

и

 

m

 

f (x, )

 

 

 

j

(x,

j

) y

j

2

v

j

 

j

t

j

2

 

 

2 j 1

 

w

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

T

 

 

T

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

r

 

Wr e Ve

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Весовые коэффициенты задаются

диагональнымиW diag(w1,..., wm ),V diag(v1,...,vm ), матрицамиwj 0, v j 0, j 1,..., m

rj (x, j ) y j ,e j j t j , j 1,..., m

7/1/19

11

Решение по методу Ньютона

Обобщенная проблема может быть решена с

 

помощью

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

f (x, )

любого метода минимизации нелинейной функции

по

(x, )

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

не используя специальной

(n+m) переменным

 

 

 

 

структуры

rj (x, ), j 1,..., m

 

 

 

 

 

f (x, )

 

 

 

 

 

 

функции. Однако прямое использование таких

 

методов не

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

является эффективным.

 

f

 

 

AWr

 

 

 

 

f

 

 

x

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

,

, и,

 

Предположим, что

 

 

f

 

 

 

 

 

 

следовательно,

 

 

 

Ve DWr

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

дважды непрерывно дифференцируемы:

 

 

 

 

 

 

 

2

 

f

 

2

f

 

 

 

 

 

2 f

 

 

xx

x

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

f

 

2

f

 

 

 

 

7/1/19

 

 

 

 

 

 

 

 

 

12

 

 

 

x

 

 

 

 

 

Решение по методу Ньютона

где

 

 

m

 

 

 

 

 

 

 

 

2xx f AWAT wjrj 2xxrj ,

 

 

 

 

j 1

 

 

 

 

 

 

 

 

m

 

 

 

 

 

 

 

 

2x f AWD wjrj 2x rj ,

 

 

 

 

j 1

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

m

 

r 2

 

 

f V DWD

 

w

r

,

 

 

 

 

 

 

j j

 

j

 

 

 

 

 

 

j 1

 

 

 

 

 

 

 

A xr1,..., xrm ,

 

 

 

 

 

D diag

 

r1

 

 

rm

 

 

 

 

 

,...,

.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

m

 

 

 

 

 

 

 

 

 

7/1/19

13

Решение по методу Ньютона

Матрица

 

 

 

 

 

является диагональной с

2

f

 

 

rj

 

2rj

 

 

 

 

элементами

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

v j

wj

 

 

 

wjrj

 

 

.

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

j

 

j

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Метод Ньютона решения этой задачи

приводит

2к

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

f

 

 

 

f

x

 

 

f

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

решению системы линейных уравнений

 

xx

 

 

x

 

 

 

 

 

 

x

 

,

 

2

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

f

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

f

 

 

 

f

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x x x,

 

для определения очередного приближения

7/1/19

14

Приближенные методы Ньютона

При разработке методов решения полной задачи о

 

наименьших квадратах важно учитывать

и

специфическую структуру целевой функции

 

f (x, )

 

 

ее производных, в частности, тот факт, что переменные

и

x

 

 

могут считаться независимыми.

 

Для полиномиальной аппроксимации измеренных данных можно рассматривать приближенные методы Ньютона.

Эти

методы используют вторые производные целевой

 

2

 

2

 

 

 

 

 

 

 

функции

 

 

 

 

 

 

 

xx f

 

 

f

 

 

 

 

 

 

 

 

по каждому из аргументов, но

 

 

и

 

 

 

 

 

 

 

2

f

 

2

f

 

пренебрегают

x

 

 

 

x

и

.

вычислением смешанных производных

 

 

 

7/1/19

15

Приближенные методы Ньютона

Задача оптимизации называется сепарабельной, если ее оптимизация по одним переменным много проще, чем по другим. Обобщенная полная проблема наименьших квадратов относится к таким задачам.

Рассмотрим метод, использующий необходимые

 

условия первого порядка для разделения

x

 

переменных

 

 

и , после чего задача решается с

использованием метода Ньютона.

 

 

 

Предположим, что аппроксимирующая функция

 

является полиномом вида

 

(x,t)

где

, - множество(x,t) nортогональныхx p (t),

 

полиномов.

i

i

 

 

i 1

 

 

 

pi (t),i 1,..., n

 

 

 

 

7/1/19

16

Приближенные методы Ньютона

В этом случае внедиагональные элементы

 

 

 

2 f

 

 

2

f

 

2

 

 

 

матрицы

 

xx

 

 

f

 

 

xx

 

 

 

 

 

 

 

 

 

обращаются в ноль и обе матрицы

 

 

 

и

2 f

2

f

 

 

 

 

 

 

x

x

 

 

 

 

 

 

 

становятся диагональными. Предполагая, что

 

 

 

 

 

 

2

 

0

 

 

 

 

 

xx f

 

.

элементы

 

 

 

0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

f

матриц

 

 

и

 

 

пренебрежимо малы,

получим

 

 

n

w r p (

 

)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

x

j 1

j j i

j

 

,i 1,..., n,

 

 

 

 

 

диагональнуюnаппроксимацию матрицы Гессе:

i

j 1wj pi ( j )2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

имеет вид:

Решение системы метода Ньютонаj

 

 

 

 

v je j wj

(x,

)

rj

 

 

 

j

 

 

 

 

j

 

 

 

, j 1,..., m.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(x, j )

 

 

 

2 (x, j )

7/1/19

v

j

w

 

 

 

 

 

 

w r

j

 

 

 

17

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

j

 

 

 

 

 

j

 

 

 

 

 

 

 

j

 

 

 

 

 

 

 

j

 

 

 

Приближенные методы Ньютона

Полиномыi

(t),i 1,..., n

,ортогональные наj

p

 

, j 1,..., m

 

 

множестве

,

 

могут бытьpполучены по рекуррентным формулам

1

1,

p

t ,

 

 

 

 

2

 

1

 

 

pi (t) (t i 1) pi 1(t) i 1 pi 2 (t), i 3,..., n.

где

i 1

 

m

wj j pi 1( j )2

 

 

 

 

 

j 1

 

,

 

 

mj 1wj pi 1( j )2

 

 

 

 

 

 

 

i 1

 

mj 1wj j pi 1( j ) pi 2

( j )

 

 

mj 1wj pi 2 ( j )2

.

 

 

 

 

 

7/1/19

18

Приближенные методы Ньютона

Итерации приближенного метода Ньютона начинаются с

начальной точки

 

 

j

и j

, j 1,..., m

. Затем на

каждой

x

(1)

0

(1)

t

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

итерации вначале вычисляются ортогональные на

(k)

t j , j

1,..., m

 

 

pi (t),i 1,..., n

 

j

 

 

 

множестве

 

 

 

 

 

полиномы

, а

точек

 

x(k 1)

 

 

 

 

 

x(k ) x(k ) ,

(k 1) (k) (k) .

 

затем определяется

 

 

 

 

очередное приближение к решению

Процесс продолжается до тех пор, пока не будет достигнуто решение с заданной точностью.

Дополнительное свойствоt этого метода заключается в

том, что при необходимостиn решениеn может быть

(x,t) citi 1 xi pi (t)

представлено в виде степеней параметра :

i 1 i 1

7/1/19

19

Приближенные методы Ньютона

Коэффициентыi

вычисляются по формулам

 

c

 

 

n

 

 

 

ci xk i 1,k 1,

1 i n,

 

k i

 

 

 

1

i k,

 

 

 

 

 

 

i,k

i k;i, k 2,

 

0

 

i 1,k 1 i,k k 1 i 1,k k 1 i 1,k 1,

i k.

7/1/19

20