首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

用定点迭代求解这个等式

定点迭代是一种数值计算方法,用于求解非线性方程的近似解。它通过将原方程转化为迭代形式,不断迭代更新变量的值,直到满足收敛条件为止。

具体来说,对于给定的非线性方程 f(x) = 0,定点迭代的迭代公式可以表示为 x_{n+1} = g(x_n),其中 g(x) 是一个函数,称为迭代函数。通过选择合适的迭代函数,可以使得迭代序列 {x_n} 收敛到方程的解。

定点迭代的优势在于简单易实现,并且对于某些特定的非线性方程,可以收敛到唯一解。然而,对于某些方程,定点迭代可能会出现发散或者收敛速度较慢的情况,因此在实际应用中需要谨慎选择迭代函数。

定点迭代在科学计算、工程领域和数学建模中有广泛的应用。例如,在求解微分方程的数值解、优化问题的求解、图像处理、信号处理等领域都可以使用定点迭代方法。

腾讯云提供了一系列与数值计算相关的产品和服务,例如云服务器、云数据库、人工智能平台等,可以满足用户在定点迭代求解等式过程中的计算需求。具体产品和服务的介绍可以参考腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

定点迭代法(Fixed Point Iteration)求解f(x)=0

求解f(x)=0还是很有的,具体应用此不做讨论。这里将使用一系列专题阐述求解f(x)=0的各种方法。此次先讨论固定点迭代法(Fixed Point Iteration)。...【问题描述】 已知f(x)=0,求使等式成立的x的值。 【解法如下】 将f(x)=0转换为同解方程g(x)=x。...【示例】 求解 f(x)=x^2-x-2=0 转换为 f(x)=x^2-x-2=0 ⇒ x^2=x+2 ⇒ x=\sqrt{x+2} 故可令 g(x)=\sqrt{x+2} 求解代码如下 #include...而详细的证明,可以得到必须 |f'(x)|<1,迭代结果才不会发散,其中x为真实解。 而实际上,这个解法看似简单,要证明却是非常复杂呢(简单的说就是笔者也不知道如何证明,手动哭)。...但是形而上的证明,读者可以参见此文 https://www3.nd.edu/~zxu2/acms40390F12/Lec-2.2.pdf 【结语】 对于固定点迭代法,笔者可以说是又爱又恨,爱在它非常容易记忆

8.9K100

基于牛顿求根法,新算法实现并行训练和评估RNN,带来超10倍增速

据介绍,他们引入了一种用于求解非线性微分方程的通用框架,其做法是将这些方程重新表述为二次收敛的定点迭代问题,这相当于牛顿求根法。...定点迭代涉及到可并行运算和一个可并行地评估的逆线性算子,即使是对于 RNN 和 ODE 这样的序列模型也可以。 由于是二次收敛,所以定点迭代的数量可以相当小,尤其是当初始起点接近收敛的解时。...在 3 式中,研究者引入了一个新符号 ,用以表示在给定边界条件下求解 2 式左侧的线性算子的线性算子。 3 式可被看作是一个定点迭代问题,即给定一个初始猜测 ,可以迭代地计算等式右侧,直到其收敛。...在深度学习背景中,将非线性微分方程视为定点迭代问题来求解还有另一个优势,即可以将前一步骤的解(如果能放入内存)用作下一训练步骤的起始猜测。...这个形式可以捕获常见的 RNN 单元,比如 LSTM 和 GRU。而如果 1 式来写这个形式,则有 r = i、L [y] = y、P = 1 和 s_1 = 1。

32720
  • EM算法原理总结

    但是在一些情况下,我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据,此时我们未知的有隐含数据和模型参数,因而无法直接极大化对数似然函数得到模型分布的参数。怎么办呢?这就是EM算法可以派上用场的地方了。...EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法,既然我们无法直接求出模型分布参数,那么我们可以先猜想隐含数据(EM算法的E步),接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来极大化对数似然,求解我们的模型参数(EM...以此类推,不断的迭代下去,直到模型分布参数基本无变化,算法收敛,找到合适的模型参数。 从上面的描述可以看出,EM算法是迭代求解最大值的算法,同时算法在每一次迭代时分为两步,E步和M步。...上面这个式子是没有 办法直接求出 ? 的。因此需要一些特殊的技巧,我们首先对这个式子进行缩放如下: ? 上面第(1)式引入了一个未知的新的分布 ? ,第(2)式用到了Jensen不等式: ?...从上面的推导可以看出,EM算法可以保证收敛到一个稳定点,但是却不能保证收敛到全局的极大值点,因此它是局部最优的算法,当然,如果我们的优化目标 ?

    83920

    EM算法

    然后,我们会发现因为(3)中右边多项式+符号的存在,使得(3)直接求偏导等于0或者梯度下降法都很难求得θ值。...这部分的难点是因为(3)多项式中+符号的存在,而这是因为这个三硬币模型中,我们无法得知最后得结果是硬币B还是硬币C抛出的这个隐藏参数。...最后是(5)=>(6),到了这里终于用到了第二节介绍的Jensen不等式,数学好的人可以很快发现, ? 就是 ? 的期望值。且log是上凸函数,所以就可以利用Jensen不等式得出这个结论。..., q0=0.7,迭代结果为π=0.4064, p=0.5368, q=0.6432 两组值的最后结果不相同,这说明EM算法对初始值敏感,选择不同的初值可能会有不同的结果,只能保证参数估计收敛到稳定点...可能因为θ中多个参数的某种关系(如上述例子中以及高斯混合模型中的3类参数),导致上面的log似然函数无法直接或者梯度下降法求出最大值时的θ值,那么这时我们需要加入一个隐藏变量z,以达到简化l(θ),迭代求解

    1.1K80

    理解EM算法

    样本所属的类别就是隐变量,我们无法直接观察到它的值,这种隐变量的存在导致了最大似然估计求解时的困难,后面会解释。...上面这个例子可以高斯混合模型进行描述,它的概率密度函数是多个高斯分布(正态分布)的加权和。...如果使用梯度下降法或牛顿法求解,则要保证隐变量所满足的等式和不等式约束 ? 这同样存在困难。 EM算法所采用的思路是构造出对数似然函数的一个下界函数,这个下界函数更容易优化,然后优化这个下界。...算法的精髓在于: 构造下界函数(Jensen不等式成立),通过巧妙的取Q的值而保证在参数的当前迭代点处下界函数与要求解的目标函数值相等(Jensen不等式取等号),从而保证优化下界函数后在新的迭代点处目标函数值是上升的...这个值根据μ,∑,w的当前迭代值计算,是一个常数。得到z的分布即Q值之后,要求解的目标函数为 ? 在这里qij已经是一个常数而不是μ和∑的函数。对μj求梯度并令梯度为0,可以得到 ? 可以解得 ?

    1.2K30

    机器学习最优化算法(全面总结)

    除了极少数问题可以暴力搜索来得到最优解之外,我们将机器学习中使用的优化算法分成两种类型(本文不考虑随机优化算法如模拟退火、遗传算法等): 公式求解 数值优化 前者给出一个最优化问题精确的公式解...后者是在要给出极值点的精确计算公式非常困难的情况下,数值计算方法近似求解得到最优点。除此之外,还有其他一些求解思想,如分治法,动态规划等。我们在后面单独列出。...具体做法是构造一个近似Hessian矩阵或其逆矩阵的正定对称矩阵,该矩阵进行牛顿法的迭代。...这个问题还带有等式和不等式约束条件。对这个子问题可以直接求得公式解,就是某一区间内的一元二次函数的极值。...动态规划算法 动态规划也是一种求解思想,它将一个问题分解成子问题求解,如果整个问题的某个解是最优的,则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。

    43720

    机器学习中的最优化算法(全面总结)

    除了极少数问题可以暴力搜索来得到最优解之外,我们将机器学习中使用的优化算法分成两种类型(本文不考虑随机优化算法如模拟退火、遗传算法等): 公式求解 数值优化 前者给出一个最优化问题精确的公式解...后者是在要给出极值点的精确计算公式非常困难的情况下,数值计算方法近似求解得到最优点。除此之外,还有其他一些求解思想,如分治法,动态规划等。我们在后面单独列出。...具体做法是构造一个近似Hessian矩阵或其逆矩阵的正定对称矩阵,该矩阵进行牛顿法的迭代。...这个问题还带有等式和不等式约束条件。对这个子问题可以直接求得公式解,就是某一区间内的一元二次函数的极值。...动态规划算法 ---- 动态规划也是一种求解思想,它将一个问题分解成子问题求解,如果整个问题的某个解是最优的,则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。

    57510

    凸优化和机器学习

    负梯度作为下降的方向是一种和自然的选择,此外还有Newton方法。而最速下降方法是定义出的在某一特定范数下的方法。梯度下降和Netwon方法分别是二次范数和Hessian范数下的最速下降方法。...等式约束 对于标准的凸优化问题,等式约束是仿射的,这也就意味着该优化问题的定义域是一个向量子空间。一个自然的想法是在这个空间内进行下降,这种想法被证明是可行的。...(1)初始点可行:在可行域内迭代 (2)初始点不可行:迭代过程中逐步靠近可行域 不等式约束 如果我们不能解决一个问题,那么就消除这个问题。...采用示性函数可以将不等式约束隐含在代价函数中,这里带来的问题是——代价函数非凸。障碍方法被引入以解决这个问题。(内点法)这样,不等式约束就变成了等式约束或是无约束的情况了。...这个最优的判断准则是和点的距离最远。这个问题可以表示为如下形式 ? SVM算法火了很多很多年了,博客JerryLead里5篇写了SVM的基本方法和理论,可以去看他的。

    90630

    机器学习中的微积分和概率统计

    两种方法最大的区别在于,梯度下降法直接沿着函数梯度下降最快,即方向导数最大,函数增长最快的方向迭代优化寻找极值点,而牛顿法则是,间接的通过不断求解某一特定点邻域附近的极值点,来迭代优化寻找极值。...因此,只需使x始终向着-f'(x)的方向移动,便可迭代找到极小值,多元函数同理。...而牛顿法通常用来求解函数的零值点,从计算机的角度来看,要使f(x)≈f(a) +f'(a)·(x-a)≈0, 推出 x=a- ,通过不断的迭代,当x收敛时就能求解出函数值为0的近似解。...那求解到局部极值点并不能说明损失函数J(x)最优啊?那最优化问题如何保证呢?这时就需要研究损失函数J(x)的凹凸性了,由Jesen不等式得,如果一个函数为凸函数,则函数的局部极值点就是其全局最值点。...我们在实验中拿到一批样本数据,经常不管三七二十一先估计它的期望和方差就是这个应用。第2,在已知总体分布时,求解关于未知参数的总体期望和方差的解析式,将解析式与样本矩建立联系求解未知参数估计值。

    1.1K30

    博客 | 机器学习中的数学基础(微积分和概率统计)

    两种方法最大的区别在于,梯度下降法直接沿着函数梯度下降最快,即方向导数最大,函数增长最快的方向迭代优化寻找极值点,而牛顿法则是,间接的通过不断求解某一特定点邻域附近的极值点,来迭代优化寻找极值。...因此,只需使x始终向着-f'(x)的方向移动,便可迭代找到极小值,多元函数同理。...而牛顿法通常用来求解函数的零值点,从计算机的角度来看,要使f(x)≈f(a) +f'(a)·(x-a)≈0, 推出 x=a- ? ,通过不断的迭代,当x收敛时就能求解出函数值为0的近似解。...那求解到局部极值点并不能说明损失函数J(x)最优啊?那最优化问题如何保证呢?这时就需要研究损失函数J(x)的凹凸性了,由Jesen不等式得,如果一个函数为凸函数,则函数的局部极值点就是其全局最值点。...我们在实验中拿到一批样本数据,经常不管三七二十一先估计它的期望和方差就是这个应用。第2,在已知总体分布时,求解关于未知参数的总体期望和方差的解析式,将解析式与样本矩建立联系求解未知参数估计值。

    77630

    凸优化(A)——坐标下降法,对偶上升法,再看增强拉格朗日法

    当然了这个问题可以坐标下降法求解,也是因为它本身就是一个凸且光滑的问题。...所以得到这个之后,就可以得到更新公式 这里 。对于一般的迭代方法,我们不妨梯度下降法来看看。梯度下降法的更新公式是 当然要提醒一下,这里的 表示第 步的迭代结果,不是求次幂的运算。...但是注意到,如果对原问题求它的对偶问题,这个问题就变成了一个极大值问题,因此如果我们求解对偶问题,我们就希望迭代中,每一步的函数值都要比上一步要大,这就是“对偶上升”的含义。...如果我们采用梯度下降法的设置,那么这个时候,设 ,我们自然是需要求解 ,然后以正次梯度,而不是负次梯度作为迭代的搜索方向。...最后关于对偶上升法,我们再简单提一下它在线性不等式约束下的应用。如果说约束变为 ,那么对偶上升法怎么呢?

    1.4K10

    最优化问题综述

    2 求解策略 针对以上三种情形,各有不同的处理策略: 无约束的优化问题:可直接对其求导,并使其为0,这样便能得到最终的最优解; 含等式约束的优化问题:主要通过拉格朗日乘数法将含等式约束的优化问题转换成为无约束优化问题求解...; 含有不等式约束的优化问题:主要通过KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker Condition)将其转化成无约束优化问题求解。...首先构造目标函数在当前迭代xk的二次模型: ?   这里Bk是一个对称正定矩阵,于是我们取这个二次模型的最优解作为搜索方向,并且得到新的迭代点: ? 其中我们要求步长ak 满足Wolfe条件。...这样的迭代与牛顿法类似,区别就在于近似的Hesse矩阵Bk 代替真实的Hesse矩阵。所以拟牛顿法最关键的地方就是每一步迭代中矩阵Bk的更新。...现在假设得到一个新的迭代xk+1,并得到一个新的二次模型: ?   我们尽可能地利用上一步的信息来选取Bk。具体地,我们要求 ?   从而得到 ?   这个公式被称为割线方程。

    2.7K31

    机器学习中的最优化算法总结

    后者是在要给出极值点的精确计算公式非常困难的情况下,数值计算方法近似求解得到最优点。除此之外,还有其他一些求解思想,如分治法,动态规划等。我们在后面单独列出。...机器学习中用到拉格朗日乘数法的地方有: 主成分分析 线性判别分析 流形学习中的拉普拉斯特征映射 隐马尔可夫模型 KKT条件 KKT条件是拉格朗日乘数法的推广,用于求解既带有等式约束,又带有不等式约束的函数极值...具体做法是构造一个近似Hessian矩阵或其逆矩阵的正定对称矩阵,该矩阵进行牛顿法的迭代。...这个问题还带有等式和不等式约束条件。对这个子问题可以直接求得公式解,就是某一区间内的一元二次函数的极值。...动态规划算法 动态规划也是一种求解思想,它将一个问题分解成子问题求解,如果整个问题的某个解是最优的,则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。

    6.4K60

    运筹学教学|十分钟快速掌握割平面法及对偶单纯形法(附Java代码及算例)

    就在小编一边做梦一边睡大觉的时候,boss发来一个任务:Gomory割平面法求解混合整数规划问题。于是小编马上从床上跳起来,挑灯夜战为大家整出了这个代码......而且对偶单纯形法更加“强大”,因为它可以在等式右端(b)为负值时直接求解,这也是选择使用它的大多数场景。...我们直接这个例子来看: 单纯形法当然还是有单纯形表,不过在新的单纯形表中,本来在右侧的theta栏变到的下侧。...最后,单纯形法同样的方法,将x列对应的变量入基,y行对应的变量出基。 不断迭代,知道所有B^-1b都大于0。...具体如何获得这个等式,且看小编一个例子来说明: 上面是一个线性规划问题的单纯形表终表,可以看到x_2目前取值为3/2,不是整数,因此我们对这一行进行如下处理: 我们把式子左右两端的小数部分和整数部分分开

    3.6K61

    数学笔记 | EM算法为什么有效?一步一步带你推导证明EM算法的有效性(文末送书)

    在极大似然估计中,最值的方法,将使得 取得最大值的参数 作为估计值,有一类概率模型比较简单,只含有观测变量 ,比如中心一元高斯模型,可以直接利用模型分布的观测变量,然后基于极大似然估计法,估计出这个模型的参数...和 ; 而有一些模型中含有一类隐藏变量 ,这类变量是不可观测的,这也使得模型无法利用观测变量 来直接求导得出估计值 ,那么就必须要换一种求解的思路,采用一轮一轮迭代的方法,尽可能的逼近真实解...因此等式最终变为: 那么,最开始验证 ,就转化为验证下面这个等式是否成立: 将不等式拆解成2个部分,如果能够验证下面2部分不等式都成立,那么自然 就是成立的。...不等式1: 不等式2: 先看不等式1 更具迭代公式的定义, 是使得迭代公式取得最大值的值,换言之就是比 取其他值都要大,自然这个其他值也包含了 。...所以说,对于: 这个等式而言,迭代法本身的定义就能够保证其成立。 再看不等式2 这里对于不等式2进行稍微的变形: 这里要使用KL三度来进行相关的计算,也就是相对熵。

    1.2K30

    机器学习中的最优化算法总结

    后者是在要给出极值点的精确计算公式非常困难的情况下,数值计算方法近似求解得到最优点。除此之外,还有其他一些求解思想,如分治法,动态规划等。我们在后面单独列出。...RMS[Δx]t-1的计算公式和这个类似。这个更新值同样通过梯度来构造,只不过学习率是通过梯度的历史值确定的。更新公式为: ? 参数更新的迭代公式为: ?...在这里,m类似于动量项,v来构造学习率。 随机梯度下降法 假设训练样本集有N个样本,有监督学习算法训练时优化的目标是这个数据集上的平均损失函数: ?...这个问题还带有等式和不等式约束条件。对这个子问题可以直接求得公式解,就是某一区间内的一元二次函数的极值。...动态规划算法 动态规划也是一种求解思想,它将一个问题分解成子问题求解,如果整个问题的某个解是最优的,则这个解的任意一部分也是子问题的最优解。

    3.1K30

    运筹学单纯形法求解线性规划问题_运筹学单纯形法计算步骤

    运筹学——线性规划及单纯形法求解 1. 线性规划的概念 线性规划是研究在一组线性不等式等式约束下使得某一线性目标函数取最大(或最小)的极值问题。 2....线性规划的标准形 特点:目标函数求极大;等式约束;变量非负。...否则转入下一步; (IV)由 ,确定 为换入变量,按 规则 可确定 为换出变量; (V)以 为主元进行迭代 即将 迭代成 , 并将单纯形表 列中的 换成 ,得到新的单纯形表; 重复...: 对上述模型求解(单纯形法),若W=0,说明问题存在基本可行解,可以进行第二个阶段;否则,原问题无可行解,停止运算。...第二阶段:在第一阶段的最终表中,去掉人工变量,将目标函数的系数换成原问题的目标函数系数,作为第二阶段计算的初始表(单纯形法计算)。

    92820

    需求可拆分及带时间窗的车辆路径规划问题(SDVRPTW)简介

    因为模型在求解的时候会先进行松弛,为了使模型下界更好,通常会引进有效不等式,所以需要以下符号定义,假设U是客户集合N的一个子集。...接下来我们基于上图,代入到SDVRPTW模型的求解进行阐述。从图片右上方开始,我们首先构造一个初始的分支定界树的结点,并将该结点加入到搜索队列。当搜索队列不为空时,对队列头结点开始迭代求解。...然后开始列生成迭代。...将上述过程最终得到的LP solution作为当前分支定界树节点的下界,并通过引进违反的有效不等式作为Cuts,加入到当前RLMP的约束中,再调用列生成过程改进下界,直到找不到违反的Cuts时停止列生成迭代...Archett et al.(2011)首次BPC解决SDVRP,即问题去掉了对客户时间窗的约束。

    2.1K10

    【机器学习】EM算法

    本文介绍了一种经典的迭代求解算法—EM算法。...首先介绍了EM算法的概率理论基础,凸函数加jensen不等式导出算法的收敛性,算法核心简单概况为固定其中一个参数,优化另一个参数逼近上界,不断迭代至收敛的过程。...EM算法每次迭代由两步组成,E步:假设隐变量和特征变量的联合分布,求解样本关于隐变量的概率函数(使Jensen不等式等号成立);M步:在已知样本的联合分布(确定样本特征和类标),采用极大似然估计最大化似然函数求解参数...从上图可以看出,EM算法的思想也是坐标上升的思想,即固定一组变量求解另一组变量,不断地迭代。...LDA模型从贝叶斯角度引入先验概率的目的是构造似然函数的一个共轭先验分布,实践作为超参来调节似然函数模型。

    93110
    领券