- •ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ
- •История метода наименьших квадратов
- •История метода наименьших
- •История метода наименьших
- •1820 watercolor charicatures of the French mathematicians
- •Карл Фридрих Гаусс
- •Постановка задачи
- •Обобщенная полная проблема наименьших квадратов
- •Обобщенная полная проблема наименьших квадратов
- •Метод наименьших квадратов
- •Обобщенный метод наименьших квадратов
- •Решение по методу Ньютона
- •Решение по методу Ньютона
- •Решение по методу Ньютона
- •Приближенные методы Ньютона
- •Приближенные методы Ньютона
- •Приближенные методы Ньютона
- •Приближенные методы Ньютона
- •Приближенные методы Ньютона
- •Приближенные методы Ньютона
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 |