全局極小值（global minimum）是1993年公布的數學名詞。
基本介紹
- 中文名：全局極小值
- 外文名：global minimum
- 所屬學科：數學
- 公布時間：1993年
公布時間,出處,
全局極小值
相關詞條
- 全局極小值
全局極小值（global minimum）是1993年公布的數學名詞。公布時間1993年，經全國科學技術名詞審定委員會審定發布。出處《數學名詞》第一版。1...
- 全局極小點
為全局極小(大)值。若對所有的 ，且 ，均有 （），則稱 為 在X上的嚴格全局極小(大)點，為嚴格全局極小(大)值。凸函式的全局極小點 凸函式的極值(extreme value of convex function)是凸函式在某點鄰域(或某區域)內取得的極小值或極大值。凸函式的極值有以下性質：1.若 為定義在凸集S上的凸函式，...
- 全局極值
“極大值” 和 “極小值”的統稱。如果函式在某點的 值大於或等於在該點附近任何其他 點的函式值，則稱函式在該點的值 為函式的“極大值”。如果函式在某 點的值小於或等於在該點附近任何 其他點的函式值，則稱函式在該點 的值為函式的“極小值”。若給定函式的整個定義域的極值稱為全局極值。數學詞典...
- 極小
極小，是在數學分析中，在給定範圍內（相對極值）或函式的整個域（全局或絕對極值）內函式的最小值。皮埃爾·費馬特（Pierre de Fermat）是第一位提出函式的最大值和最小值的數學家之一。尋找函式極大值和極小值 找到全局極大值和極小值是數學最佳化的目標。如果函式在閉合間隔上是連續的，則通過極值定理存在全局...
- 局部極值
為局部極小值。若對於所有 ，且與 的距離小於 的 ，有 ，則稱 為 在R上的嚴格局部極小點， 為嚴格局部極小值。設 是歐氏空間 中某一區域 上的n元實函式。若點 對於所有 ，都有 ，則稱 為 在 上的全局極小點，稱 為全局極小值。若對於所有 ，且 ，都有 則稱 為...
- 局部最小值
對應的函式值 稱為函式 的一個局部最大值。從函式圖象上看，局部最小值就像是山谷的頂部。全局最大值：如果 對於任意的 都滿足 ，則稱 為函式 的全局最大值 全局最小值：如果 對於任意的 都滿足 ，則稱 為函式 的全局最小值 充分條件 極值的第一充分條件 設 在點 連續，在某鄰域...
- 極值曲線
為局部極小值。若對於所有 ，且與 的距離小於 的 ，有 ，則稱 為 在R上的嚴格局部極小點，為嚴格局部極小值。設 是歐氏空間 中某一區域 上的n元實函式。若點 對於所有 ，都有 ，則稱 為 在 上的全局極小點，稱 為全局極小值。若對於所有 ，且 ，都有 則稱 為 在R上的嚴格全局極小點，為嚴格...
- min(最小數)
上的最小值 (全局最小值), 稱為 在 上的最小值點。值得注意的是，極小值是一個局部概念，最小值是一個全局性概念。 也就是說，極小值是函式在一點的某一小鄰域內的最小值，但最小值是函式在區間上的最小值。極小值只能在區間的內部取到，但最小值可能在的內部取到，也可能在的邊界點處取得。...
- 全局極大值
全局極大值 全局極大值（global maximum）是1993年公布的數學名詞。出自《數學名詞》第一版。公布時間 1993年，經全國科學技術名詞審定委員會審定發布。出處 《數學名詞》第一版。
- 極小條件
定理2 設(P，≤)是滿足極小條件的偏序集，W是任意給定的集合.則存在惟一的映射φ:P→W，滿足條件:(1)在P的所有極小元上φ取給定的值；(2)φ滿足給定的逆推關係，即對任意的a∈P，φ(a)由所有真小乾a的元素b(b 定理3 設(P，≤)是任意偏序集，則P滿足極小條件若且唯若P內的所有鏈都是良序集。若...
- 極小化極大估計
Minimax的含義就是極小化對手的最大利益，圖1中，在第2層〇方一定會選擇使自己優勢最大的選擇，而對於×方需要做的就是選擇〇方最大選擇中的極小值。代碼 Minimax是一種深度優先搜尋，其用偽代碼表示如下：functionminimax(node,depth)ifnodeisaterminalnodeordepth=0 returntheheuristicvalueofnode iftheadversaryis...
- 極小元
極小元（minimal element）是偏序集中的一種特殊元素，指偏序集中沒有與它可比較的更小的元素。與此相關的概念還有，極大元：指偏序集中沒有比它更大的可比較的元素；最小元：指偏序集的子集中小於或等於一切元素的元素；最大元：指偏序集的子集中不小於一切的元素。極小元 偏序集中的一種特殊元素，指偏序集...
- 極小點
極小點 極小點（minimum point）是1993年公布的數學名詞。公布時間 1993年，經全國科學技術名詞審定委員會審定發布。出處 《數學名詞》第一版。
- 極小簇
極小簇 極小簇是一個數學名詞。極小簇(minimal variety)亦稱方程完全簇.一類特殊的簇.若一個簇V不是平凡的，並且V的不等於V的子族是平凡的，則稱V為極小的.若一個簇V不是平凡的，則V包含一個極小簇.
- 極小化極大
連續的極小化極大問題表示為：對於以上兩類問題，又可各自分為有約束的極小化極大問題和無約束的極小化極大問題。求解方法 對於極小化極大問題，主要有三種基本思路。（1）找出極值集合 ,使得 要求解 使得極大值函式最小，必須要先找出使得目標函式極大的極值集合 ,繼而就可以在 求得極大值函式的極小值。
- 無約束問題
為全局極小值。求解方法 對於無約束極值問題，時常使用疊代法，疊代法可大體分為兩大類。一類需要用目標函式的導函式，稱為解析法。另一類不涉及導數，只用到函式值，稱為直接法。這些算法的基本思想是：在一個近似點處選定一個有利搜尋方向，沿這個方向進行一維尋查，得出新的近似點。然後對新點施行同樣手續，如此...
- 凸函式
凸函式還有一個重要的性質：對於凸函式來說，局部最小值就是全局最小值。綜上所述，凸函式的主要性質有：1.若f為定義在凸集S上的凸函式，則對任意實數β≥0，函式βf也是定義在S上的凸函式;2.若f₁和f₂為定義在凸集S上的兩個凸函式，則其和f=f₁+f₂仍為定義在S上的凸函式;3.若f(i=1，...
- 確定性算法
在算法的某個階段，對於在其內下界大於當前最小的上界的小區域，將其刪除，這個過程稱為剪支，因為這些小區域中顯然不包含最優解。隨著分支越來越細，最小上界的不斷下降，最大下界的不斷上升，當最大下界和最小上界之差趨於零，同時細分的小區域收縮為一個點時，我們可以得到目標函式的全局極小值和全局極小點...
- 極限學習機
ELM僅需求解輸出權重，因此是一個線性參數模式（linear-in-the-parameter model），其學習過程易於在全局極小值收斂。已知N組學習數據，對包含L個隱含層節點和M個輸出層節點的ELM進行學習有如下步驟：隨機分配節點參數：在計算開始時，SLFN的節點參數會隨機生成，即節點參數與輸入數據獨立。這裡的隨機生成可以服從任意的...
- 智慧型算法
BP算法中有考察輸出解和理想解差異的過程，假設差距為w，則調整權值的目的就是為了使得w最小化。這就又包含了前文所說的“最小值”問題。一般的BP算法採用的是局部搜尋，比如最速下降法，牛頓法等，當然如果想要得到全局最優解，可以採用模擬退火，遺傳算法等。當前向網路採用模擬退火算法作為學習方法的時候，一般...
- 下限
如集合論中定義的，集合的最大和最小值分別是集合中最大和最小的元素。 無限集，如實數集合，沒有最小值或最大值。尋找函式 找到全局最大值和最小值是數學最佳化的目標。如果函式在閉合間隔上是連續的，則通過最值定理存在全局最大值和最小值。此外，全局最大值（或最小值）必須是域內部的局部最大值（或最...
- 突變約定
(1)Maxwell約定。系統總是轉移到使它的勢全局極小的穩定平衡位置。對於參數空間U中的u，當 有兩個以上的穩定極小值時，s(u)總是選取絕對極小值(即極小值中之最小者)，因此，突變僅出現在勢函式有兩個以上的絕對極小值時(如圖1)。(2)理想延遲約定。也稱完全延遲約定，系統留在原來的穩定平衡位置上，直到...
- 智慧型機器人(一種集成多種先進技術的機械設備)
大部分機器人路徑規劃中的全局規劃都是基於上述幾種方法進行的,但這些方法在路徑搜尋效率及路徑最佳化方面有待於進一步改善 。人工勢場法是傳統算法中較成熟且高效的規劃方法 ,它通過環境勢場模型進行路徑規劃 ,但是沒有考察路徑是否最優。智慧型路徑規劃方法是將遺傳算法 、模糊邏輯以及神經網路等人工智慧方法套用到路徑...
- 圖像處理問題的快速數值方法
.主動輪廓模型是圖像分割中最成功的變分模型之一，已成為計算機視覺領域最活躍的研究課題之一。然而，局部極小值點的存在使該模型的套用受到嚴重製約。本項目將建立求該模型全局極小值點的快速有效的數值方法；建立新的圖像分割模型，提出快速的水平集圖像分割方法；研究新理論的套用。
- 誤差逆傳播算法
與標準的BP算法每次更新只針對單個樣例，參數更新的非常頻繁，往往需進行更多次疊代。但是累積BP算法直接針對累積誤差最小化，它在讀取整個訓練集一遍後才對參數進行更新，其參數更新頻率低，但是在很多任務中，累積誤差下降到一定程度後，進一步下降變得很緩慢。這是標準BP會更好，尤其參數非常大時。全局最小和局部極小...
- 拉格朗日鞍點
拉格朗日鞍點(Lagrange saddle point)是非線性規劃問題中滿足特定條件的點。 設(x*,λ*,*μ)是凸最佳化問題的KKT點，則(x*,λ*,*μ)為對應的拉格朗日函式的鞍點，同時也是該凸最佳化問題的全局極小點。鞍點x*不僅是KKT點，而且是全局極小點。基本介紹 拉格朗日鞍點(Lagrange saddle point)是非線性規劃問題中滿足...
- 薩繆爾森經濟學方法論
於是，薩繆爾森對極大化方法做了系統研究，首先，他明確給出了極大化的一般定義以及嚴格的和弱的全局極大化和局部極大化的定義；其次，他利用泰勒定理證明了無約束條件下局部極大值的一階、二階充要條件，還利用拉格朗Et乘數法和海賽行列式，證明了約束條件下極大值的一階、二階充要條件，並從上述不同約束條件下的...
- 蝙蝠算法
Step6:對所有蝙蝠的適應度值進行排序,找出當前的最優解和最優值。Step7:重複步Step2~Step5直至滿足設定的最優解條件或者達到最大疊代次數。Step8:輸出全局最優值和最優解。從上述蝙蝠算法實現過程的式(3)~(5)可知,蝙蝠算法中的兩個參數:音量的衰減係數α和搜尋頻率的增強係數,對算法性能的影響非常大。如何有效...
- 馬爾可夫決策過程
，使得目標函式，即智慧型體的折現回報，取全局最大值：按求解途徑，MDP適用的強化學習算法分為兩類：值函式算法和策略搜尋算法。值函式算法通過疊代策略的值函式求得全局最優；策略搜尋算法則通過搜尋策略空間得到全局最優。值函式算法 動態規劃（dynamic programming）動態規劃 作為貝爾曼最最佳化原理（Bellman's principle ...
