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Python實(shí)現(xiàn)所有算法-基本牛頓法

云深之無(wú)跡 ? 來(lái)源:云深之無(wú)跡 ? 作者:云深之無(wú)跡 ? 2022-07-13 10:40 ? 次閱讀
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兄弟們!今天的簡(jiǎn)單,我直接給大家表演徒手求導(dǎo)。

求導(dǎo)是數(shù)學(xué)計(jì)算中的一個(gè)計(jì)算方法,它的定義就是,當(dāng)自變量的增量趨于零時(shí),因變量的增量與自變量的增量之商的極限。在一個(gè)函數(shù)存在導(dǎo)數(shù)時(shí),稱這個(gè)函數(shù)可導(dǎo)或者可微分。可導(dǎo)的函數(shù)一定連續(xù)。不連續(xù)的函數(shù)一定不可導(dǎo)。

這個(gè)圖一定不可以錯(cuò)過(guò)

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基本的做法是這樣的

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對(duì)于一種數(shù)學(xué)的運(yùn)算,我們總是給出滿足的規(guī)則

其實(shí)哇,這些東西我寫的沒(méi)有意義,在座的各位都學(xué)過(guò)高等數(shù)學(xué),數(shù)學(xué)分析,而且高中還學(xué)了兩年。概念不是啥問(wèn)題。

如果是為了科普,我推薦這本可愛(ài)的漫畫書(是數(shù)學(xué)書啦~)

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給大家看一個(gè)簡(jiǎn)單的頁(yè)面,是不是很有趣

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對(duì)一首歌的趨勢(shì)的曲線說(shuō)明

書中的內(nèi)容可能不深,但是這種寓教于樂(lè)的方式真的很好,至少這就是大眾接受的數(shù)學(xué)。

其次我推薦這本書,你有沒(méi)有想過(guò)微積分風(fēng)風(fēng)雨雨這么多年,誕生之初是什么樣的?

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本書給你答案

這本書我可太喜歡了,點(diǎn)到為止,是我對(duì)本書的評(píng)價(jià),是一本真的可以一本書讀下去的數(shù)學(xué)書。

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隨便截圖一個(gè),點(diǎn)明對(duì)我們的需求來(lái)說(shuō),這樣就足夠了

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非常的簡(jiǎn)潔,很OK

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還有一套是托馬斯微積分,awesome的好書,1k5多的頁(yè)數(shù),讓人直呼過(guò)癮

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另外張景中院士的直來(lái)直去微積分真的很有特色,本書的特點(diǎn)是不使用極限和無(wú)窮小的概念,直截了當(dāng)?shù)慕o出函數(shù)的基本概念。

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這段話是對(duì)書的最好詮釋

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真的這些書給人以舍不得讀下去的感覺(jué),因?yàn)樽x完就沒(méi)有了

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如果上面的你覺(jué)得太簡(jiǎn)單了,微積分筆記這本書是對(duì)于數(shù)學(xué)分析方方面面的一個(gè)題集總結(jié)。

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有代表性的習(xí)題加上簡(jiǎn)短的定理總結(jié),不可多得好書

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因?yàn)長(zhǎng)atex的排版,在美觀上面也是香的一比

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emmmm,如果你想在通俗和嚴(yán)謹(jǐn)之間得到一個(gè)平衡,我個(gè)人覺(jué)得經(jīng)濟(jì)學(xué)的教材是很好的。

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最后讓我再推薦一下黃皮書,yyds?。?!

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同系列的還有這本,還有一本是線性代數(shù)就該這樣學(xué)

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在最后讓我隆重的安利一下,全美經(jīng)典的教材,統(tǒng)計(jì)學(xué)原理講的真的是NO.1

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內(nèi)容豐富嗷

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內(nèi)容也很好,推薦一讀

按照我老師的說(shuō)法,我的理論已經(jīng)ok了,所以要拉我去做題,emmmm。

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這個(gè)我不用多說(shuō)吧???

事實(shí)上,這次要講的確實(shí)是求導(dǎo),但是比哪個(gè)東西高級(jí)。

在微積分中,牛頓法是一種迭代方法,用于求可微函數(shù)F的根,它是方程F ( x ) = 0的解。因此,牛頓法可以應(yīng)用于二次可微函數(shù)f的導(dǎo)數(shù)f ‘以求導(dǎo)數(shù)的根(f ’( x ) = 0的解),也稱為f的臨界點(diǎn) 。 這些解可能是最小值、最大值或鞍點(diǎn)。這與優(yōu)化有關(guān),優(yōu)化旨在找到函數(shù)f的(全局)最小值。

優(yōu)化的核心問(wèn)題是函數(shù)的最小化。讓我們首先考慮單變量函數(shù)的情況,即單個(gè)實(shí)變量的函數(shù)。

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找最小

這是基本牛頓法:

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理論是這樣的

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這是最終的更新公式

接下來(lái)再細(xì)講,并不是所有的方程都有求根公式,或者求根公式很復(fù)雜,導(dǎo)致求解困難。利用牛頓法,可以迭代求解。

原理是利用泰勒公式,在x0處展開(kāi),且展開(kāi)到一階,即f(x) = f(x0)+(x-x0)f‘(x0)

求解方程f(x)=0,即f(x0)+(x-x0)*f’(x0)=0,求解x = x1=x0-f(x0)/f‘(x0),因?yàn)檫@是利用泰勒公式的一階展開(kāi),f(x) = f(x0)+(x-x0)f’(x0)處并不是完全相等,而是近似相等,這里求得的x1并不能讓f(x)=0,只能說(shuō)f(x1)的值比f(wàn)(x0)更接近f(x)=0,于是乎,迭代求解的想法就很自然了,可以進(jìn)而推出x(n+1)=x(n)-f(x(n))/f‘(x(n)),通過(guò)迭代,這個(gè)式子必然在f(x*)=0的時(shí)候收斂。整個(gè)過(guò)程如下圖:

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這是求根

接下來(lái)是最優(yōu)化,對(duì)一個(gè)目標(biāo)函數(shù)f,求函數(shù)f的極大極小問(wèn)題,可以轉(zhuǎn)化為求解函數(shù)f的導(dǎo)數(shù)f’=0的問(wèn)題,這樣求可以把優(yōu)化問(wèn)題看成方程求解問(wèn)題(f‘=0)。

剩下的問(wèn)題就和第一部分提到的牛頓法求解很相似了。為了求解f’=0的根,把f(x)的泰勒展開(kāi),展開(kāi)到2階形式:

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當(dāng)且小三角無(wú)限趨于0 的時(shí)候

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這個(gè)成立

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我們的最終迭代公式就出來(lái)了

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值得更新公式

牛頓法用于函數(shù)最優(yōu)化求解”中對(duì)函數(shù)二階泰勒公式展開(kāi)求最優(yōu)值的方法稱為:Newton法,

牛頓法用于方程求解”中對(duì)函數(shù)一階泰勒展開(kāi)求零點(diǎn)的方法稱為:Guass-Newton(高斯牛頓)法。

這次得比較難。。。就提前寫好求導(dǎo):

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這個(gè)公式就是上面的更新公式

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我們提前把函數(shù)和求導(dǎo)的函數(shù)寫好

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原文標(biāo)題:Python實(shí)現(xiàn)所有算法-牛頓優(yōu)化法

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