Метод парабол
Метод
золотого сечения надежный, но медленный.
Если функция
дифференцируема, то можно построить
гораздо более быстрые методы, основанные
на решении уравнения
.
Корень этого уравнения
является точкой минимума, если
,
и точкой максимума, если
.
Допустим,
что
имеет 1-ю и 2-ю производные. Обратимся к
решению уравнения
методом Ньютона (см. [24]):
.
Обычно
нулевое приближение можно выбрать
графически. Итерационный процесс,
определяемый этой формулой, сходится
достаточно быстро - квадратично.
Сходимость замедляется если
,
тогда сходимость в малой окрестности
экстремума замедляется до линейной.
На практике для 1-й и 2-й производных получаются громоздкие выражения, поэтому их заменяют конечно-разностными аппроксимациями [19a] и [19b]:
или
,
или
.
Подставим это в ньютоновский итерационный процесс:
. [25]
Это
эквивалентно замене кривой на
интерполяционную параболу, построенную
по трем точкам
.
Обычно выбирают вспомогательный шагh~0.1-0.01
при ручных вычислениях с небольшой
точностью и h~0.01-0.001
при вычислениях с помощью компьютера
(в процессе вычислений длина шага не
изменяется!). Формула [24] наиболее часто
употребляется в вычислениях.
На практике рекомендуется в процессе вычислений проверять сходится ли процесс к минимуму – 2-я разность (или 2-я производная) в знаменателе [25] должна быть положительной. Если она отрицательна, то итерации сходятся к максимуму, и, значит, надо сделать достаточно большой шаг в обратном направлении.
Вычислив
новое приближение, надо проверить,
уменьшилась ли функция
.
Если оказалось, что
,
то значение
нельзя использовать и надо сделать шаг
в сторону убывания функции
.
Пример.
Найти минимум функции
на отрезке [0, 3] с точностью 0.1.
Выберем t1 = 0.5, h = 0.1. Тогда
![]()
,
![]()
,
![]()
.
Поскольку
,
то минимумtmin=1.0
с заданной точностью найден.
содержание
