无约束最优化问题

无约束最优化问题Tag内容描述：<p>1、所谓最优性条件，是指最优化问题的最优解所要满足的 必要条件或充分条件，这些条件对于最优化算法的建立 和最优化理论的推整都是至关重要的.,无约束最优化问题的最优性条件 等式约束最优化问题的最优性条件 不等式约束最优化问题的最优性条件 一般约束最优化问题的最优性条件,第三章 最优性条件,无约束最优化问题的最优性条件,若n=1,则f(x)为一元函数.,无约束最优化问题的最优性条件,回顾：一元函数的最优性条件,必要条件,充分条件,一阶必要条件,无约束最优化问题的最优性条件,Stationary Point,Saddle Point,平稳点,一阶必要条件,无约束。</p><p>2、1,多元函数的极值概念,极值的必要条件,第十节 无约束最优化问题,第八章 多元函数微分法及其应用,极值的充分条件,最大(小)值的求法,小结 思考题 作业,2,一、多元函数的极值概念,1.极大值和极小值的定义,一元函数的极值的定义:,是在一点附近,将函数值比大小.,定义,点P0为函数的严格极大值点.,类似可定义严格极小值点和严格极小值.,?,设在点P0的某个去心邻域,为严格极大值.,则称,3,函数的极大值与极小值统称为函数的,函数的极大值点与极小值点统称为函数的,多元函数的极值也是局部的,一般来说:极大值未必是函数的最大值.极小值未必是函数的最。</p><p>3、第16章 无约束最优化问题 16 1 单变量最小化 16 1 1 基本数学原理 本节讨论只有一个变量时的最小化问题 即一维搜索问题 该问题在某些情况下可以直接用于求解实际问题 但大多数情况下它是作为多变量最优化方法的基础。</p><p>4、第16章 无约束最优化问题 16.1 单变量最小化 16.1.1 基本数学原理 本节讨论只有一个变量时的最小化问题，即一维搜索问题。该问题在某些情况下可以直接用于求解实际问题 ，但大多数情况下它是作为多变量最优化方法的基础，因为进行多变量最优化要用到一维搜索算法。该问题的数学模型为： 该问题的搜索过程可用下式表达： 求解单变量最优化问题的方法有很多种。根据目标函数是否需要求导，可以分为两类，即。</p>