В методе наискорейшего спуска в направлении выбранного градиента делается несколько шагов до тех пор, пока целевая функция не начнет ухудшаться
Вопрос посетителя
Локальный минимум — это когда функция имеет минимум в некой окрестности точки минимума:
(*ответ*) да
нет
Метод наискорейшего спуска более эффективен, чем метод покоординатного спуска:
(*ответ*) да
нет
Метод покоординатного спуска — один из методов поиска экстремума функции:
(*ответ*) да
нет
Метод покоординатного спуска заключается в поочередном движении вдоль каждой из координат:
(*ответ*) да
нет
Методы поиска экстремума функции:
(*ответ*) много
два
один
три
Минимум функции бывает локальный и глобальный:
(*ответ*) да
нет
Полный дифференциал — главная часть полного приращения функции относительно приращений аргументов:
(*ответ*) да
нет
Смещение частной производной характеризует изменение функции вдоль аргумента х:
(*ответ*) да
нет
Способ изображения функции двух переменных в виде изолиний используется в топографии:
(*ответ*) да
нет
Точки минимума и максимума — это точки экстремума функции:
(*ответ*) да
нет
Точки, где первая производная обращается в ноль, называются:
-> стационарными
постоянными
устойчивыми
переменными
Функция двух переменных имеет трехмерное изображение:
-> да
нет
Функция может быть задана таблично, графически или другими способами:
-> да
нет
Функция одной переменной на графике имеет вид кривой:
-> да
нет
Частной производной называется функция, получающаяся при дифференцировании:
-> да
нет
Частные производные по х и по y — различны:
-> да
нет
Частный дифференциал — главная часть приращения, которое получает функция при изменении только одного аргумента:
-> да
нет
В методе дихотомии интервал неопределенности уменьшается как показательная функция:
-> да
нет
В методе наискорейшего спуска в направлении выбранного градиента делается несколько шагов до тех пор, пока целевая функция не начнет ухудшаться:
-> да
нет
В методе пассивного поиска точность обратно пропорциональна числу измерений:
-> да
нет
Ответ эксперта
Локальный минимум — это когда функция имеет минимум в некой окрестности точки минимума:
(*ответ*) да
нет
Метод наискорейшего спуска более эффективен, чем метод покоординатного спуска:
(*ответ*) да
нет
Метод покоординатного спуска — один из методов поиска экстремума функции:
(*ответ*) да
нет
Метод покоординатного спуска заключается в поочередном движении вдоль каждой из координат:
(*ответ*) да
нет
Методы поиска экстремума функции:
(*ответ*) много
два
один
три
Минимум функции бывает локальный и глобальный:
(*ответ*) да
нет
Полный дифференциал — главная часть полного приращения функции относительно приращений аргументов:
(*ответ*) да
нет
Смещение частной производной характеризует изменение функции вдоль аргумента х:
(*ответ*) да
нет
Способ изображения функции двух переменных в виде изолиний используется в топографии:
(*ответ*) да
нет
Точки минимума и максимума — это точки экстремума функции:
(*ответ*) да
нет
Точки, где первая производная обращается в ноль, называются:
-> стационарными
постоянными
устойчивыми
переменными
Функция двух переменных имеет трехмерное изображение:
-> да
нет
Функция может быть задана таблично, графически или другими способами:
-> да
нет
Функция одной переменной на графике имеет вид кривой:
-> да
нет
Частной производной называется функция, получающаяся при дифференцировании:
-> да
нет
Частные производные по х и по y — различны:
-> да
нет
Частный дифференциал — главная часть приращения, которое получает функция при изменении только одного аргумента:
-> да
нет
В методе дихотомии интервал неопределенности уменьшается как показательная функция:
-> да
нет
В методе наискорейшего спуска в направлении выбранного градиента делается несколько шагов до тех пор, пока целевая функция не начнет ухудшаться:
-> да
нет
В методе пассивного поиска точность обратно пропорциональна числу измерений:
-> да
нет
