|
Farg’ona Davlat Universiteti Matematika informatika fakulteti Amaliy matematika yo’nalishi
|
| bet | 8/16 | | Sana | 14.02.2024 | | Hajmi | 82,68 Kb. | | #156341 |
Bog'liq Farg’ona Davlat Universiteti Matematika informatika fakulteti-www.fayllar.orgKoshi Tayyorlash
Shakl: 7.3.
Ushbu usulda qadamning kattaligini hisoblashda Boltsman taqsimoti Koshi taqsimoti bilan almashtiriladi. Koshi taqsimoti rasmda ko'rsatilgandek. 7.3, uzunroq "dumlar", shu bilan katta qadamlar ehtimolini oshiradi. Aslida, Koshi taqsimoti cheksiz (noaniq) dispersiyaga ega. Bunday oddiy o'zgarish bilan haroratning pasayishining maksimal tezligi Boltsmanning o'rganish algoritmi uchun logarifmga emas, balki chiziqli qiymatga teskari proportsional bo'ladi. Bu o'quv vaqtini keskin qisqartiradi. Giyohvandlikni quyidagicha ifodalash mumkin:
Koshi taqsimoti shaklga ega
bu erda kattalik qadamining ehtimoli bor .
Ushbu tenglamada standart usullar bilan birlashtirilishi mumkin. Muammoni hal qilish orqali biz olamiz
qaerda -o'rganish tezligi koeffitsienti; - vaznning o'zgarishi.
Endi Monte-Karlo usulini qo'llash juda oson. Bu holda x ni topish uchun tasodifiy raqam ochiq intervalda bir xil taqsimotdan tanlanadi (tangens funktsiyasini cheklash kerak). U (5.7) formulaga sifat sifatida almashtiriladi va qadam qiymati joriy harorat yordamida hisoblanadi.
Koshi teskari tarqatish va o'qitish
Orqaga tarqalish to'g'ridan-to'g'ri qidirishning afzalliklariga ega, ya'ni og'irliklar har doim xato funktsiyasini minimallashtiradigan yo'nalishda o'rnatiladi. O'quv vaqti uzoq bo'lsa-da, Global minimal talab qilinadigan Koshi mashinasi tomonidan tasodifiy qidiruvga qaraganda ancha kam, ammo ko'plab qadamlar noto'g'ri yo'nalishda amalga oshiriladi va ko'p vaqtni "yeydi".
Ushbu ikki usulni birlashtirish yaxshi natijalar berdi. Orqaga tarqalish algoritmi tomonidan hisoblangan miqdorga teng bo'lgan o'lchovni tuzatish va Koshi algoritmi tomonidan berilgan tasodifiy qadam, har bir usul bo'yicha alohida o'qitilgan tizimga qaraganda global minimumni tezroq birlashtiradigan va topadigan tizimga olib keladi. Oddiy evristika teskari tarqalishda ham, Koshi usulida o'qitishda ham paydo bo'lishi mumkin bo'lgan tarmoq falajining oldini olish uchun ishlatiladi.
|
| |
