Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.03 vteřin. 
Využití kvazi-Newtonovy metody pro řešení systému nelineárních rovnic
Esterlová, Alena ; Zatočilová, Jitka (oponent) ; Tomášek, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na řešení makroekonomických modelů ve formě systému nelineárních rovnic. Tyto systémy často vykazují singulární Jacobiho matici, což představuje výzvu při hledání jejich řešení. V této práci je představena vhodná kvazi-Newtonova metoda pro tyto situace. Konkrétně je zvolena Levenberg-Marquardtova metoda a její modifikovaná dvoukroková varianta, které se ukazují jako efektivní nástroje pro překonání problémů spojených se singulárními Jacobiho maticemi. Důkladně je také zkoumán výběr vhodných numerických metod, které jsou použity v rámci Levenberg-Marquardtovy metody.
A Modified Limited-Memory BNS Method for Unconstrained Minimization Derived from the Conjugate Directions Idea
Vlček, Jan ; Lukšan, Ladislav
A modification of the limited-memory variable metric BNS method for large scale unconstrained optimization of the differentiable function $f:{\cal R}^N\to\cal R$ is considered, which consists in corrections (based on the idea of conjugate directions) of difference vectors for better satisfaction of the previous quasi-Newton conditions. In comparison with [11], more previous iterations can be utilized here. For quadratic objective functions, the improvement of convergence is the best one in some sense, all stored corrected difference vectors are conjugate and the quasi-Newton conditions with these vectors are satisfied. The algorithm is globally convergent for convex sufficiently smooth functions and our numerical experiments indicate its efficiency.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.