Rosenbrock函数的定义如下:
其函数图像如下:
我分别使用梯度下降法和牛顿法做了寻找Rosenbrock函数的实验。
梯度下降
梯度下降的更新公式:
图中蓝色的点为起点,橙色的曲线(实际上是折线)是寻找最小值点的轨迹,终点(最小值点)为 (1,1)(1,1)。
梯度下降用了约5000次才找到最小值点。
我选择的迭代步长 α=0.002α=0.002,αα 没有办法取的太大,当为0.003时就会发生振荡:
牛顿法
牛顿法的更新公式:
Hessian矩阵中的每一个二阶偏导我是用手算算出来的。
牛顿法只迭代了约5次就找到了函数的最小值点。
下面贴出两个实验的代码。
梯度下降:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import ticker def f(x, y): return (1 - x) ** 2 + 100 * (y - x * x) ** 2 def H(x, y): return np.matrix([[1200 * x * x - 400 * y + 2, -400 * x], [-400 * x, 200]]) def grad(x, y): return np.matrix([[2 * x - 2 + 400 * x * (x * x - y)], [200 * (y - x * x)]]) def delta_grad(x, y): g = grad(x, y) alpha = 0.002 delta = alpha * g return delta # ----- 绘制等高线 ----- # 数据数目 n = 256 # 定义x, y x = np.linspace(-1, 1.1, n) y = np.linspace(-0.1, 1.1, n) # 生成网格数据 X, Y = np.meshgrid(x, y) plt.figure() # 填充等高线的颜色, 8是等高线分为几部分 plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 5, alpha=0, cmap=plt.cm.hot) # 绘制等高线 C = plt.contour(X, Y, f(X, Y), 8, locator=ticker.LogLocator(), colors='black', linewidth=0.01) # 绘制等高线数据 plt.clabel(C, inline=True, fontsize=10) # --------------------- x = np.matrix([[-0.2], [0.4]]) tol = 0.00001 xv = [x[0, 0]] yv = [x[1, 0]] plt.plot(x[0, 0], x[1, 0], marker='o') for t in range(6000): delta = delta_grad(x[0, 0], x[1, 0]) if abs(delta[0, 0]) < tol and abs(delta[1, 0]) < tol: break x = x - delta xv.append(x[0, 0]) yv.append(x[1, 0]) plt.plot(xv, yv, label='track') # plt.plot(xv, yv, label='track', marker='o') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Gradient for Rosenbrock Function') plt.legend() plt.show()
牛顿法:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import ticker def f(x, y): return (1 - x) ** 2 + 100 * (y - x * x) ** 2 def H(x, y): return np.matrix([[1200 * x * x - 400 * y + 2, -400 * x], [-400 * x, 200]]) def grad(x, y): return np.matrix([[2 * x - 2 + 400 * x * (x * x - y)], [200 * (y - x * x)]]) def delta_newton(x, y): alpha = 1.0 delta = alpha * H(x, y).I * grad(x, y) return delta # ----- 绘制等高线 ----- # 数据数目 n = 256 # 定义x, y x = np.linspace(-1, 1.1, n) y = np.linspace(-1, 1.1, n) # 生成网格数据 X, Y = np.meshgrid(x, y) plt.figure() # 填充等高线的颜色, 8是等高线分为几部分 plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 5, alpha=0, cmap=plt.cm.hot) # 绘制等高线 C = plt.contour(X, Y, f(X, Y), 8, locator=ticker.LogLocator(), colors='black', linewidth=0.01) # 绘制等高线数据 plt.clabel(C, inline=True, fontsize=10) # --------------------- x = np.matrix([[-0.3], [0.4]]) tol = 0.00001 xv = [x[0, 0]] yv = [x[1, 0]] plt.plot(x[0, 0], x[1, 0], marker='o') for t in range(100): delta = delta_newton(x[0, 0], x[1, 0]) if abs(delta[0, 0]) < tol and abs(delta[1, 0]) < tol: break x = x - delta xv.append(x[0, 0]) yv.append(x[1, 0]) plt.plot(xv, yv, label='track') # plt.plot(xv, yv, label='track', marker='o') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Newton\'s Method for Rosenbrock Function') plt.legend() plt.show()
以上这篇python使用梯度下降和牛顿法寻找Rosenbrock函数最小值实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
- 群星《前途海量 电影原声专辑》[FLAC/分轨][227.78MB]
- 张信哲.1992-知道新曲与精丫巨石】【WAV+CUE】
- 王翠玲.1995-ANGEL【新艺宝】【WAV+CUE】
- 景冈山.1996-我的眼里只有你【大地唱片】【WAV+CUE】
- 群星《八戒 电影原声带》[320K/MP3][188.97MB]
- 群星《我的阿勒泰 影视原声带》[320K/MP3][139.47MB]
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[320K/MP3][148.91MB]
- 刘雅丽.2001-丽花皇后·EMI精选王【EMI百代】【FLAC分轨】
- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
- 群星.2020-同步过冬2020冀待晴空【环球】【WAV+CUE】
- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]