Modified by conjugate directions method of numerical minimization of multivariable function for data analysis problems

Authors

  • Ю.В. Нікольський Кафедра ”Інформаційні системи та мережі» Інститут комп’ютерних наук та інформаційних технологій Національного університету «Львівська політехніка», Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2010.2642

Keywords:

minimization method, conjugate directions method

Abstract

Some modifications of conjugate directions methods for functions minimization are constructed. The introduction of parameters and additional information about properties of the function allows ensuring convergence condition and speed.

Author Biography

Ю.В. Нікольський, Кафедра ”Інформаційні системи та мережі» Інститут комп’ютерних наук та інформаційних технологій Національного університету «Львівська політехніка»

Кандидат фізико-математичних наук, доцент

References

  1. Нікольський Ю.В. Невизначеність та надлишковість даних у моделі процесу їх аналізу / Ю.В.Нікольський // Східно-Європейський журнал передових технологій. – Харків, 2009. – № 6/2 (42). – С. 27-31.
  2. Яковлев М.Н. О некоторых методах решения нелинейных уравнений / Яковлев М.Н. // Труды математического ин-та АН СССР, 84, 1975. – С. 8-43.
  3. Davidon W.C. Variable Metric Method for Minimization / Davidon W.C. // A.E.C. Research and Development Report, ANL-5990, 1959. – P.1-27.
  4. Fletcher R. A rapidly convergent descent method for minimization / Fletcher R., Powell M. // Comput. J. – 1963. – Vol.7. – P. 163-168.
  5. McCormick G. P. Variable metric methods and unconstrained optimization/ McCormick G. P., Pearson J. D. // Proceedings of the Joint Conference on Optimization/ University of Keele. – 1968. – March. – P. 154-158.
  6. Pearson J.D. Variable metric methods of minimization / Pearson J.D. // Comput J. – 1969. – Vol.12, №2. – P. 171–181.
  7. Cohen A. Rate of coversgance for root finging and optimization algorithms: Ph. D. Dissertation / University of California Berkeley; Cohen A. // Полак Е. Численные методы оптимизации/ Полак Е. – М.: Мир, 1974. – С.43-49.
  8. Полак Б.Т. Метод сопряженных градиентов / Полак Б.Т. // Труды второй школы по матем. прогр. и смежным вопросам. – Вып. 1. – М., 1969. – С. 152–202.
  9. Майстровский Г.Д. О сходимости метода сопряженных градиентов/ Майстровский Г.Д.// ЖВМ и МФ. – 1971. – Вип.11, №5. – C.1291–1294.
  10. Смоляк С.А. Квадратичная сходимость метода сопряженных градиентов/ Смоляк С.А. // Труды 111 зимней школы по математическому программированию/ МИСИ. – М., 1970. – С.134-143.
  11. Huang H.Y. Unitied approach to quadratically convergent algoritmus for function minimization / Huang H.Y. // JoTA. – 1970. – Vol.5, №6. – P.405-425.
  12. Powell M. J. D. On the convergence of the variable metric algoritm / Powell M. J. D. // Report T.P. / AERE, Harwell, England. – 1970. – №382. – Р.148-156.
  13. Полак Е. Численные методы оптимизации. Единый поход / Полак Е. – М.: Мир, 1974.
  14. Данилин Ю.М. Методы сопряженных направлений для решения задач минимизации / Данилин Ю.М. // Кібернетика. – 1971. – №5. – С.37-43.
  15. Пшеничный Б.Н. Численные методы в экстремальных задачах / Пшеничный Б.Н., Данилин Ю.М. – М.: «Наука», 1975. – 319 с.
  16. Данилин Ю.М. Скорость сходимоcти методов сопряженных направлений / Данилин Ю.М. // Кібернетика. – 1977. – №6. – С.24-37.

Published

2010-04-06

How to Cite

Нікольський, Ю. (2010). Modified by conjugate directions method of numerical minimization of multivariable function for data analysis problems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(3(44), 63–66. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2010.2642

Issue

Section

Control systems