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数学
题目

所必需的.-|||-作为一本最优化方法的教科书,本章的51.4用于介绍一般最优化方法的基-|||-本特征和要求,以后各章节的各式各样的最优化方法大部分都具有这些特征,对-|||-于现实生活中的大量最优化问题,一般不可能直接给出问题的具有解析表达式-|||-的解,确定问题的最优解一般采用迭代法,即从一个给定的初始点开始,方法逐-|||-步产生一个越来越接近最优解的点的序列,并在一定的条件得到满足时取相应-|||-的迭代点作为所求最优解的一个近似.我们在这一节给出了一般方法的选代格-|||-式,评价一个点好坏的准则和方法、终止迭代的准则、衡量一个方法性能的收敛-|||-性(包括局部收敛性和全局收敛性)和收敛速度.-|||-1.考虑由约束-|||-({x)_(1)}^2+({x)_(2)}^2leqslant 1, https:/img.zuoyebang.cc/zyb_de1ef7ba1d35a914d4b115f292dcef36.jpg-(x)_(2)+(x)_(1)geqslant 0 , _(1)leqslant 0-|||-确定的可行城F.判定点 ^(1)=((-dfrac {1)(2),dfrac (1)(2))}^x ^(2)=((-1,1))^T ^(3)=((-1,0))^T,-|||-^(4)=((0,-dfrac {1)(2))}^x 和 ^(5)=((-dfrac {1)(2),-dfrac (1)(2))}^x 是否是可行点?如果是可行点,是内点-|||-语是边形点?是哪个约束的边界点?-|||-2.考虑下述约束最优化问题-|||- )+(({x)_(2)-2)}^2leqslant 3 ({x)_(1)}^2geqslant 1 CF,

题目解答

答案

第1.3节讲述最优化的基础最优性条件.直观上一个可行点是一个最优化问题的最优解,如果在该点处不存在任何既可行又下降的方向.但要给出一个可实际用于判定一个可行点是最优解的条件并非那么简单,需要有一定的理论支持.第1.3节对此作了简要的介绍.引入了可行方向,下降方向的定义,再根据凸集分离定理给出了最优化问题最优解的一阶必要条件,又称K-K-T条件然后在假定所有函数二阶连续可微的条件下给出了一般最优化问题最优解的二阶必要条件和二阶充分条件.这些条件在有关的最优化算法设计和研究中起着重要的作用,是算法设计和研究的基础,也是理解和学好具体最优化算法所必需的。
作为一本最优化方法的教科书,本章的第1.4节用于介绍一般最优化方法的基本特征和要求,以后各章节的各式各样的最优化方法大部分都具有这些特征.对于现实生活中的大量最优化问题,不可能直接给出问题的具有解析表达式的解,确定问题的最优解一般采用迭代法,即从一个给定的初始点开始,方法逐步产生一个越来越接近最优解的点的序列,并在一定的条件得到满足时取相应的迭代点作为所求最优解的一个近似。

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