Мінімізація функції багатьох змінних використовуючи метод Ньютона (метод Ньютона на Delphi)

Програма призначена для знаходження точки мінімуму функцій декількох змінних, тобто для мінімізації цих функцій. У програмі реалізовано один з методів, який відноситься до методів другого порядку – метод Ньютона. Даний метод при пошуку мінімуму використовує інформацію про функцію та її похідні до другого порядку включно. Детально розглядати теоретичну частину методу Ньютона в даному параграфі не будемо, її можна знайти за посиланням мінімізація функції багатьох змінних використовуючи методом Ньютона. Розглянемо лише delphi-проект, який реалізує алгоритм даного методу.

Програма на вході приймає функцію, для якої необхідно знайти мінімальне значення, список змінних, від яких залежить функція та початкове наближення. Тобто, якщо нам необхідно мінімізувати функцію Мінімізація функції методом Ньютона на Delphi, нам необхідно у відповідні поля головної форми проекту ввести наступні дані:

  1. У поле “Функція” – X*X+Y*Y-16.
  2. У поле “Список змінних” – X;Y.
  3. У поле “Початкове значення” – 0;0.

Після того, як всі поля заповнено, головна форма набуде наступного вигляду:

Читати далі

Мінімізація функції двох змінних використовуючи метод Ньютона (метод Ньютона на Delphi)

В даному параграфі розглядається delphi-проект, який використовуючи метод Ньютона знаходить мінімум функції двох змінних. За допомогою даного методу часто вдається за невелику кількість ітерацій отримувати рішення задачі на безумовний мінімум з високою точністю. Однак, при практичному застосуванні метод Ньютона вимагає значних обчислювальних витрат. Це зумовлено тим, що на кожній ітерації доводиться обчислювати градієнт функції (вектор, елементами якого є частинні похідні першого порядку), обчислювати елементи матриці Гессе (для визначення яких необхідно знайти частинні похідні другого порядку від заданої функції) та знаходження оберненої матриці. Більш детальний опис алгоритму мінімізації функції за даним методом можна знайти за посиланням мінімізація функції багатьох змінних використовуючи методом Ньютона.

Результатом роботи програми, є побудова графіка функції використовуючи компонент Plot3D, вивід в статусний рядок (міститься в нижній частині форми) координатів точки мінімуму та обчислення значення функції в цій точці. Також відмітимо, що дана програма не є універсальною, тобто мінімізує лише  задану функцію.

Читати далі

Мінімізація функції методами других порядків (метод Ньютона)

У методах другого порядку при пошуку мінімуму використовують інформацію про функцію та її похідні до другого порядку включно. До цієї групи відносять метод Ньютона, в основі якого лежить квадратична апроксимація, яку отримують шляхом розкладу функції метод Ньютона в ряд Тейлора і відкидаючи члени третього і більш високих порядкув:

Метод Ньютона

де Метод Ньютона – квадратна матриця (матриця Гессе), елементами якої є частинні похідні другого порядку функції optumizacija_metodom_njytona4 в точці Метод Ньютона і які можна обчислити за наступною формулою:

Метод Ньютона

Далі, для визначення напрямку пошуку точки мінімуму за методом Ньютона, замінимо в виразі (1) Метод Ньютона на Метод Ньютона і Метод Ньютона на Метод Ньютона. В результаті отримаємо:

Читати далі

Метод Ньютона для розв’язку системи двох нелінійних рівнянь

Розглянимо систему, яка складається з двох рівнянь, серед яких є хоча б одне нелінійне:

Метод Ньютона

де Метод Ньютона та Метод Ньютона неперервні та диференційовні функції. Розв’язок даної системи будемо шукати використовуючи метод Ньютона. Для цього, припустимо, що нам вже відоме Метод Ньютона-е наближення Метод Ньютонадля невідомих Метод Ньютона та Метод Ньютона. Більш точне наближення Метод Ньютона, згідно методу Ньютона, можна отримати наступним чином. Покладемо Метод Ньютона і підставимо дані значенняч у систему (1). В результаті отримаємо:

Метод Ньютона

Далі, розклавши функції Метод Ньютона та Метод Ньютона в околі точки з координатами Метод Ньютона у ряд Тейлора, та обмежившись лише лінійними членами відносно Метод Ньютона та Метод Ньютона, будемо мати:

Читати далі

Розв’язок системи двох нелінійних рівнянь методом Ньютона в Delphi

Програма знаходить розв’язок системи з двох нелінійних рівнянь використовуючи метод Ньютона. Використання даного методу зводиться до відшукання розв’язків сукупності систем лінійних алгебраїчних рівнянь і використання їх, в подальшому, для знаходження наступного наближення. Однак для забезпечення збіжності методу Ньютона до шуканого рішення необхідно вдало вибрати початкове наближення. Для цього в програмі передбачено можливість побудови графіка функцій. Скориставшись якою можна визначити приблизні координати точки перетину графіків, та вибрати їх в якості початкового наближення.

Також слід відмітити, що дана програма не являється універсальною, тобто знаходить розв’язок заданої системи нелінійних рівнянь. Проте, якщо винекне необхідність у розв’язку дещо іншої системи, потрібно внести відповідні зміни в програмний код проекту.

Розв'язок систем рівнянь методом Ньютона

Інтерфейс програми, яка реалізує розв'язок системи двох нелінійних рівнянь методом Ньютона

Читати далі

Використання інтерполяційних методів для ровз’язку нелінійних рівнянь

Ідея інтерполяційних методів полягає в тому, що задача знаходження коренів рівняння на проміжку , замінюється задачею знаходження коренів інтерполяційного полінома , побудованого для функції .

Розглянемо випадок, коли для  будується інтерполяційний поліном першого порядку інтерполяційний метод першого порядку. Припустимо, що нам відомі наближення і до кореня рівняння (1) (відмітимо, що в якості нульового і першого наближень зазвичай беруться наступні знаення або , де – достатньо мале число). Вибравши їх в якості вузлів інтерполяції, побудуємо для функції  інтерполяційний поліном у формі Ньютона для нерівновіддалених значень аргументу:

де – розділена різниця першого порядку. Замінюючи в рівнянні (1) функцію  інтерполяційним поліномом (2), одержимо лінійне рівняння . Приймаючи його розв’язок за нове наближення, приходимо до інтерполяційного методу першого порядку:

Відмітимо, що процес знаходження розв’язку рівняння (1) згідно інтерполяційного методу першого порядку, як і будь-якого іншого методу рішення задач такого типу, необхідно продовжувати до тих пір, поки модуль різниці між двома сусідніми значеннями наближень не стане меншим за деяке число , тобто .

Читати далі

Метод Брауна. Розв’язок СНАР методом Брауна

На відміну від покрокової лінеаризації рівнянь нелінійної системи, яка здійснюється в методі Ньютона, Брауном було запропоновано проводити на кожному ітераційному кроці почергову лінеаризацию рівнянь системи, тобто лінеаризувати в системі спочатку перше рівняння, потім друге і т.д. Після чого, послідовно вирішувати одержувані таким чином рівняння. Для простоти викладу розглянемо даний процес для випадку двох нелінійних рівнянь.

Нехай потрібно знайти рішення системи:

Метод Брауна

і припустимо, що на k-й ітерації ми отримали наближення метод Брауна до розв’язку системи (1). Замінимо перше рівняння системи (1) лінійним, отриманим в результаті розкладу функції двох змінних в ряд Тейлора: метод Брауна. Далі, перетворимо дане рівняння до виду, в якому метод Брауна (позначимо через метод Брауна) виражено через метод Брауна. В результаті отримаємо:

Читати далі

Використання методу градієнтного спуску для розв’язку СНР в середовищі програмування Delphi

На відміну від систем лінійних рівнянь не існує прямих методів для розв’язку систем нелінійних рівнянь (СНР) загального вигляду. Лише в окремих випадках систему нелінійних рівнянь можна розв’язати безпосередньо. Наприклад, для випадку двох рівнянь іноді вдається виразити одне невідоме через інше і таким чином звести задачу до вирішення одного нелінійного рівняння відносно однієї невідомої. Для вирішення систем нелінійних рівнянь, зазвичай, використовують ітераційні методи, серед яких найпоширенішими є метод простої ітерації та метод Ньютона. Проте використання даних методів вимагає вибір початкового наближення, при якому б ітераційний процес збігався до шуканого розв’язку. Для того, щоб уникнути даної проблеми, задачу на знаходження розв’язку СНР зводять до задачі на знаходження точки мінімуму функції декількох змінних, координати якої і являтимуться розв’язком СНР. Саме такий підхід і реалізує розглядуваний нами delphi-проект. В якості методу, для визначення точки мінімуму програма використовує метод градієнтного спуску. Більш детальну інформацію про застосування даного методу для рішення систем нелінійних рівнянь можна знайти за посиланням Розв’язок систем нелінійних рівнянь за методом градієнтного спуску.

Читати далі

Розв’язок системи нелінійних рівнянь за методом градієнтного спуску

Основним недоліком методу Ньютона чи методу простої ітерації (послідовних наближень) при знаходженні розв’язку системи нелінійних рівнянь (СНР) являється процес вдалого вибору початкового наближення, при якому б ітераційний процес даних методів був збіжний. Для того, щоб уникнути даної проблеми, можна скористоатись будь-яким з оптимізаційних методів мінімізації функції багатьох змінних. Серед методів даної групи розглянемо метод найшвидшого спуску (градієнтний метод). Основна ідея даного методу полягає у зведенні задачі на знаходження розв’язку СНР до відшукання точки мінімуму функції декількох змінних, яка складається з суми квадратів функцій, які містяться в лівій частині рівнянь заданої системи.

Розглянемо даний процес більш детально. Для зручності, візьмемо систему, яка складається з двох нелінійних рівнянь з двома невідомими:

Розв'язок системи нелінійних рівнянь

Далі, як було вище сказано, з функцій gradientnuj_metod_snar2 та порн системи (1) утворюємо нову функцію, яка приймає насутпний вигляд: gradientnuj_metod_snar4. Виходячи з того, що дана функція завжди є додатною, то для неї знайдеться деяка точка Розв'язок системи нелінійних рівнянь, така що gradientnuj_metod_snar6. Отже, якщо тим чи іншим способом вдається отримати точку, яка мінінізує функцію gradientnuj_metod_snar7 і якщо при цьому виявиться, що gradientnuj_metod_snar8, то виходячи з того, що

Читати далі

Розв’язок системи нелінійних рівнянь методом итерації (послідовних наближень)

Для розв’язку систем нелінйних рівнянь можна також використовувати і метод простої ітерації (послідовних наближень). Процес збіжність даного методу, на відміну від методу Ньютона, є набагато повільнішим, проте він не вимагає, на кожній ітерації, знаходження розв’язку системи лінійних алгебраїчних рівнянь.

Для простоти, розглянемо систему, яка складається з двох нелінійних рівнянь:

Розв'язок системи рівнянь методом Ітерацій

Згідно методу ітерації, систему (1) потрібно замінити рівносильною їй системою, наступного виду:

metod_iteracii_sust_nelin_rivn2

Припустимо, що розв’язок систем (2) міститься на деякому замкнутому прямокутнику Розв'язок системи рівнянь методом Ітерацій, і при чому він є єдиним (metod_iteracii_sust_nelin_rivn4). Вибравши в якості початкового наближення довільну точку metod_iteracii_sust_nelin_rivn5, і використавши формули:

Читати далі