迭代步长,梯度下降法的步长到底怎么确定 _生活百科

梯度下降法的步长到底怎么确定【迭代步长,梯度下降法的步长到底怎么确定】

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梯度下降法的搜索方向顾名思义就是梯度方向，也就是当前点所在地形最陡峭的下降方向（你这个图里面只有左右两个方向）。步长的选择要看函数的性质，一般可导函数，只要步长足够小，则保证每次函数值都不会增加，此外：1.如果函数可导，且函数的梯度满足李普希兹连续(常数为L) ，若以小于的步长迭代，则能保证每次迭代的函数值都不增，则保证最终会收敛到梯度为0的点。也可以采用Linesearch确定步长， Linesearch的本质目的其实也是为了保证函数值下降(或称作不增) 。2.如果函数还是凸的，则最终会走到最优点。
fluent里面的时间步长指的是什么啊？求指导时间步长的概念

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fluent模拟瞬态问题时，是要计算问题的整个时间历程，例如雨滴下落的速度随时间一直变化，随意在计算中就要用到时间步长了，简单的说，在一个时间步长内的迭代过程就是模拟一个稳态问题，将n个稳态连起来就是瞬态了，就是一个问题的整体过程了～打个比方，你从a地到b地100米，每一步0.5米，要200步才能到达，这里的0.5米就相当于fluent的时间步长了。最后时间步长取值涉及的库狼数～手机打字不容易
matlab编写的自动变步长迭代积分程序求解如下积分

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function s=jifen(l)
syms x;
f=x/(1+x.^2);
s=double(int(f,0,l));
matlab 中非线性最小二乘拟合的迭代步长怎么改?

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这个方法如果初值没选好会陷入局部收敛根据你的具体问题来定初值从0开始就行，因为很快就达到稳定值了，递推公式，这里的初值不太影响结果