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共役勾配法(きょうやくこうばいほう、英: conjugate gradient method、CG法とも呼ばれる)は対称正定値行列を係数とする連立一次方程式を解くためのアルゴリズムである。反復法として利用され、コレスキー分解のような直接法では大きすぎて取り扱えない、大規模な疎行列を解くために利用され
勾配法(こうばいほう、英: gradient method)は、最適化問題において、関数の勾配に関する情報を解の探索に用いるアルゴリズムの総称。 以下の手法が勾配法に含まれる。 最急降下法 確率的勾配降下法 座標降下法(英語版) フランク・ウルフのアルゴリズム ランドウェバー法(英語版) ランダム座標降下法(英語版)
}E\mathrm {d} {\boldsymbol {X}}} 微小変形においては、アルマンシーのひずみテンソルとグリーンのひずみテンソルは一致する。 変形が時間とともに進むとき、その速度は速度勾配テンソルL で記述される。 d x ˙ ( X , t ) = F ˙ d X = L d x , L ≡
(1)傾斜面の傾きの程度。 また, 斜面。
水勾配(みずこうばい)とは、雨などが流れるようにするための勾配のことをいう。 バルコニーには水勾配が必要とされている。 水勾配があることで水溜まりができにくくなり、排水が早くできるようになる。勾配は1%程度であり、目視はしにくい。 [脚注の使い方] ^ “バルコニー防水の方法”. 2012年6月10日閲覧。
\leq 1,} J {\displaystyle J} は木の末端ノードの数であり、本手法のパラメータで、手元のデータセットに合わせて調整できる。これは、モデル内の変数間の交互作用の最大許容レベルを制御する。 J = 2 {\displaystyle J=2} (決定株)では、変数間の交互作用は許可されていない。また、
演劇・映画などで, 役を俳優に割り当てること。 また, その役。 キャスト。
が線形で、制約空間がポリトープの場合、その問題は線形計画問題であり、線形計画法で解くことができる。 目的関数が凹関数(最大化問題)または凸関数(最小化)で制約集合が凸集合の場合、その問題は凸計画問題と呼ばれ、凸最適化の手法を用いることができる。 非凸計画問題にはいくつかの解法がある。1つは、線形計画