Clase_de_ejercicios_metodos_numericos

Clase_de_ejercicios_metodos_numericos - A YUDANTÍA M...

Info iconThis preview shows pages 1–8. Sign up to view the full content.

View Full Document Right Arrow Icon

Info iconThis preview has intentionally blurred sections. Sign up to view the full version.

View Full DocumentRight Arrow Icon

Info iconThis preview has intentionally blurred sections. Sign up to view the full version.

View Full DocumentRight Arrow Icon

Info iconThis preview has intentionally blurred sections. Sign up to view the full version.

View Full DocumentRight Arrow Icon

Info iconThis preview has intentionally blurred sections. Sign up to view the full version.

View Full DocumentRight Arrow Icon
This is the end of the preview. Sign up to access the rest of the document.

Unformatted text preview: A YUDANTÍA M ÉTODOS N UMÉRICOS PARA P ROBLEMAS S IN R ESTRICCIONES M ULTIDIMENSIONALES Ayudante: Jaime Carrasco Profesores: Juan Alfredo G&mez, Eduardo Uribe Ingenier¡a Matem¢tica Universidad de la Frontera, Temuco Noviembre 2009 Ayudante: Jaime Carrasco Profesores: Juan Alfredo G&mez, Eduardo Uribe Ingenier¡a Matem¢tica Universidad de la Frontera, Temuco M ÉTODO G ENERAL DE D ESCENSO ALGORITMO 1 Tomamos x 2 R n y una tolerancia e > , k = . Ayudante: Jaime Carrasco Profesores: Juan Alfredo G&mez, Eduardo Uribe Ingenier¡a Matem¢tica Universidad de la Frontera, Temuco M ÉTODO G ENERAL DE D ESCENSO ALGORITMO 1 Tomamos x 2 R n y una tolerancia e > , k = . 2 Hacemos g k = r f ( x k ) . Si k g k k < e . Entonces x k lo tomamos como la aproximaci&n al m¡nimo. Si k g k k > e . Entonces vamos al paso 3. Ayudante: Jaime Carrasco Profesores: Juan Alfredo G&mez, Eduardo Uribe Ingenier¡a Matem¢tica Universidad de la Frontera, Temuco M ÉTODO G ENERAL DE D ESCENSO ALGORITMO 1 Tomamos x 2 R n y una tolerancia e > , k = . 2 Hacemos g k = r f ( x k ) . Si k g k k < e . Entonces x k lo tomamos como la aproximaci&n al m¡nimo. Si k g k k > e . Entonces vamos al paso 3. 3 Dado un punto x k 2 R n , hallar una direcci&n de descenso d k , i.e., tal que r f ( x k ) d k < Esta direcci&n siempre existe, a no ser que r f ( x k ) = . En tal caso x k es posible m¡nimo Ayudante: Jaime Carrasco Profesores: Juan Alfredo G&mez, Eduardo Uribe Ingenier¡a Matem¢tica Universidad de la Frontera, Temuco M ÉTODO G ENERAL DE D ESCENSO ALGORITMO 1 Tomamos x 2 R n y una tolerancia e > , k = . 2 Hacemos g k = r f ( x k ) . Si k g k k < e . Entonces x k lo tomamos como la aproximaci&n al m¡nimo. Si k g k k > e . Entonces vamos al paso 3. 3 Dado un punto x k 2 R n , hallar una direcci&n de descenso d k , i.e., tal que r f ( x k ) d k < Esta direcci&n siempre existe, a no ser que r f ( x k ) = . En tal caso x k es posible m¡nimo 4 Hallar un paso λ k tal que f ( x k + λ d k ) < f ( x k ) Ayudante: Jaime Carrasco Profesores: Juan Alfredo G&mez, Eduardo Uribe Ingenier¡a Matem¢tica Universidad de la Frontera, Temuco M ÉTODO G ENERAL DE D ESCENSO ALGORITMO 1 Tomamos x 2 R n y una tolerancia e > , k = . 2 Hacemos g k = r f ( x k ) . Si k g k k < e . Entonces x k lo tomamos como la aproximaci&n al m¡nimo. Si k g k k > e . Entonces vamos al paso 3. 3 Dado un punto x k 2 R n , hallar una direcci&n de descenso d k , i.e., tal que r f ( x k ) d k < Esta direcci&n siempre existe, a no ser que r f ( x k ) = . En tal caso x k es posible m¡nimo 4 Hallar un paso λ k tal que f ( x k + λ d k ) < f ( x k ) 5 Hacer, x k + 1 = x k + λ k d k Ayudante: Jaime Carrasco Profesores: Juan Alfredo G&mez, Eduardo Uribe Ingenier¡a Matem¢tica Universidad de la Frontera, Temuco M ÉTODOS DE D ESCENSO DISTINTAS ELECCIONES DE DIRECCIÓN La condici&n, k g k k < e (numØricamente) () g k = r f ( x k ) = (te&ricamente)....
View Full Document

Page1 / 35

Clase_de_ejercicios_metodos_numericos - A YUDANTÍA M...

This preview shows document pages 1 - 8. Sign up to view the full document.

View Full Document Right Arrow Icon
Ask a homework question - tutors are online