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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