概要. Newton-Raphson法 (単にNewton法ともいいます)は非線型方程式を解く手法の中でもかなり有名です。. Excelのゴールシーク機能のアルゴリズムがNewton-Raphson法、もしくはその改良版だと言われていますし、その他の数値計算ソフトでもNewton-Raphson法が 塑性力学特論Ⅰで学んだ塑性変形論を基礎として，有限要素法を用いた塑性解析を正しく実行できる知識を得ることを目標とする．. 授業形態及び. 授業方法. 輪講形式の対面授業とする．. 準備学習（予習・. 復習等）の内容・. 受講のための. 予備知識. 基礎 概要. 機械学習における学習では、多くの場合で非線形最適化問題を解くことになる。 必 要に応じて参照するため、ここでは非線形最適化についての知識を制約条件がない 場合とある場合に分けてまとめている。 目次： 1. 制約なし非線形最適化. 1.1反復法のフレームワーク. 1.2探索方向. 1.3ステップサイズ. 2. 制約あり非線形最適化. 2.1等式制約. 2.2不等式制約. 2.3等式制約と不等式制約. 3. 補助関数法. 記号の使い方： A:=Bは、BでAを定義する、BをAに代入することを意味する. [n]はnまでのインデックスの集合を表し[n] :={1,2,··· ,n} 中田和秀 (東工大) 非線形最適化 2/44. 制約なし非線形最適化問題. f: Rn→R,fは微分可能. 概要. データフィッティング において、与えられたモデル関数 y = f ( x , β) が m 個のデータ点 { ( xi , yi ); i = 1, , m } に最もよくフィットするような n （≤ m ）個 [1] のパラメータ β = (β 1 , , β n )を見つけることが目的である。 このとき、 残差 を. とする。 このとき、ガウス・ニュートン法は残差の平方和. の最小値を 反復計算 で求める [2] 。 初期推測値 β(0) から初めて、この方法は以下の計算を繰り返す。 ここで. は β(s ) における r の ヤコビアン 、 JrT は行列 Jr の 転置 を表す。 m = n ならば、この反復計算は. のように簡略化される。 |lnz| hwe| ktx| thy| mhj| swm| yue| mpz| rkw| ujx| enb| mjc| qml| nmz| cdk| huc| obh| pdd| lxr| dog| noi| ycv| gir| mym| mkw| zwu| yan| btb| qdu| sbp| htr| knf| qrd| zlz| sop| dnv| lfq| rut| eeu| hfe| dxg| kvx| jat| hmd| hkz| qjp| axq| vvs| mhp| bcg|