算法收敛性

aiden123321 2011-04-12 09:35:10

请问谁知道算法收敛性，可以用什么方法证明呢？

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beowulf2005 2011-04-13

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一般来说用数学归纳法

icerainfc522 2011-04-12

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我的理解就是此算法应用于在一个很大的规模n下的所耗费时间应该是多项式复杂度关系，用数学推理证明，像O（n）,O（nlogn）等等

yui 2011-04-12

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有些算法的收敛性好，有些算法的收敛性差，所谓收敛性好就是收敛得快，快速收敛的意义就是使用较少的迭代次数即可得到相对精确的值

cnmhx 2011-04-12

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你不妨先从一个具体的例子着手。
譬如，牛顿迭代法求二次方程的根，有许多现成的程序。
注意程序里迭代终止的条件。

kongl123 2011-04-12

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比如遗传算法，你要证明经过N次跌代的结果和真实最优级解之间的差异，当N趋向无穷大时差异趋向0
再比如神经网络学习算法，你要证明每次跌代比上次更接近结果

最近在看资料时，遇到了这样的说法“某某算法具有收敛快的优点”，于是便有点疑惑：收敛不是函数或者数列才有的概念吗？用到算法上是代表什么意思呢？遂查阅资料，将一点理解记录如下。算法收敛性算法的收敛性就是指某个算法能否在迭代时间趋于无穷的假设下，最终找到问题的全局最优解。这里有一点要明确：算法收敛性是迭代法中的一个概念，所以主要针对跟迭代相关的算法，如进化算法。对于能够一次求解的直接法，就不在算法收敛的讨论范围之内了。算法收敛速度知道了算法收敛性的含义，再来理解算法收敛速度就比较容易了..

算法收敛性梯度下降法分析算法收敛性 - 精确线搜索exact line search分析算法收敛性 - 非精确线搜索Inexact line search(Amijo Rule) 梯度下降法 dk+1=−∇f(xk)d^{k+1}=-\nabla f\left(x^{k}\right)dk+1=−∇f(xk)f(xk+1)−P∗f(xk)−P∗≤1−mM\frac{f\left(x^{k+1}\right)-P^{*}}{f\left(x^{k}\right)-P^{*}} \leq 1-\frac{m}{

算法收敛性

CORDIC算法收敛性证明 cordic算法通过·移位、加减、简单乘除与迭代即可实现三角函数值的转换，详细的作用、优缺点基本原理与实现介绍，参考如下两篇博客： https://www.eefocus.com/fpga/422418 https://www.cnblogs.com/touchblue/p/3535968.html 本文主要说明其收敛性。 ...

1、优化问题的定义为了使用Pymoo进行算法收敛性分析之前，我们首先应该得到一个优化问题及其分析结果。这里以文献1中Pymoo定义的具有两个约束及双目标优化问题MyProblem及其分析结果为例，进行本文的优化算法收敛性分析过程。另外，根据文献2这一篇文章，我们得知由于MyProblem问题相对来说比较简单，我们可以得到其Pareto前沿。MyProblem。

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