這是迭代演算法的小應用，相關的理論請參考相關書籍，我這裡只給出關鍵的函式及主程式段，其餘相關的細節就不再一一羅列了.
#include "iterator.h"
#include "myassert.h"
#include "ulti.h"
#include
#include
void f0_618(type a0,type b0,type e,type (*arguf)(type),file* outputfile)
else
iteratornum++;
fprintf(outputfile,"a:%-12f b:%-12f lamda:%-12f miu:%-12f flamda:%-12f fmiu:%-12f/r/n",a,b,lamda,miu,flamda,fmiu);
}/*test program*/
#include "myassert.h"
#include "findroot.h"
#include
#include
#include
#include
type testf(type argu);
char *infilename="inputdata.txt";
/*input data specification
x1,x2 means the root is located about in [x1,x2]
*/char *outfilename="outputdata.txt";
#define debug 0
void main(int argc,char* argv)
type testf(type x)
優化演算法 無約束優化
無約束優化問題可以表示為 min l theta 其中目標函式 l cdot 是光滑的。如何針對不同的目標函式，不同的應用場景求解一個無約束優化問題是機器學習領域的關注點。經典的優化演算法可以分為直接法和迭代法兩大類。直接法，就是能夠直接給出優化問題的最優解的方法，這種方法能夠通過一個解析式直接求出...
無約束優化問題
線性搜尋下降演算法 常用的終止準則 left nabla f left x right right leq epsilon 選擇步長 基於區間的直接搜尋法 非精確搜尋準則 下降方向 不同的下降方向選取方式就有了不同的演算法 收斂性 收斂速度 基本思想 給定初始點 x 0 依次沿著座標軸 e 1,do...
無約束最優化二
2.1 a k合理性討論 如下將要討論關於a k需要滿足的兩個條件，當a k滿足這兩個條件後，就可以認為從x k點移動到x k 1點的步長已經確定下來了。第一個條件為sufficient decrease condition，從直觀角度來看，該條件主要要用保證x k 1點的函式值要小於x k點的函式...
無約束最優化三
2.2 a k步長的選擇 瞭解了a k的合理性之後，就相當於獲得了標尺，在此基礎上我們可以選擇合適的策略來求取a k。所有的line search過程在計算每一步的a k時，均需要提供一個初始點a 0，然後再此基礎上生成一系列的，直到a i滿足2.1節所規定的條件為止，此時該a k即被確定為a i，...
無約束最優化四
3 quasi newton method 在第2節中我們瞭解了步長的概念，以及從x k走到x k 1點使用line search方法計算步長的方法。不過我們在那裡忽略了一個重要的概念，即 方向 從第2節，我們瞭解到從每一點x k走到下一點x k 1時，需要給出要走的 方向 只有 方向 確定好之後，...