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Rosenbrock函数的定义如下：
其函数图像如下：
我分别使用梯度下降法和牛顿法做了寻找Rosenbrock函数的实验。
梯度下降
梯度下降的更新公式：
图中蓝色的点为起点，橙色的曲线（实际上是折线）是寻找最小值点的轨迹，终点（最小值点）为 (1,1)(1,1)。
梯度下降用了约5000次才找到最小值点。
我选择的迭代步长 α=0.002α=0.002，αα 没有办法取的太大，当为0.003时就会发生振荡：
牛顿法
牛顿法的更新公式：
Hessian矩阵中的每一个二阶偏导我是用手算算出来的。
牛顿法只迭代了约5次就找到了函数的最小值点。
下面贴出两个实验的代码。
梯度下降：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import ticker
def f(x, y):
return (1 - x) ** 2 + 100 * (y - x * x) ** 2
def H(x, y):
return np.matrix([[1200 * x * x - 400 * y + 2, -400 * x],
[-400 * x, 200]])
def grad(x, y):
return np.matrix([[2 * x - 2 + 400 * x * (x * x - y)],
[200 * (y - x * x)]])
def delta_grad(x, y):
g = grad(x, y)
alpha = 0.002
delta = alpha * g
return delta
# ----- 绘制等高线 -----
# 数据数目
n = 256
# 定义x, y
x = np.linspace(-1, 1.1, n)
y = np.linspace(-0.1, 1.1, n)
# 生成网格数据
X, Y = np.meshgrid(x, y)
plt.figure()
# 填充等高线的颜色, 8是等高线分为几部分
plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 5, alpha=0, cmap=plt.cm.hot)
# 绘制等高线
C = plt.contour(X, Y, f(X, Y), 8, locator=ticker.LogLocator(), colors='black', linewidth=0.01)
# 绘制等高线数据
plt.clabel(C, inline=True, fontsize=10)
# ---------------------
x = np.matrix([[-0.2],
[0.4]])
tol = 0.00001
xv = [x[0, 0]]
yv = [x[1, 0]]
plt.plot(x[0, 0], x[1, 0], marker='o')
for t in range(6000):
delta = delta_grad(x[0, 0], x[1, 0])
if abs(delta[0, 0]) < tol and abs(delta[1, 0]) < tol:
break
x = x - delta
xv.append(x[0, 0])
yv.append(x[1, 0])
plt.plot(xv, yv, label='track')
# plt.plot(xv, yv, label='track', marker='o')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Gradient for Rosenbrock Function')
plt.legend()
plt.show()
牛顿法：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import ticker
def f(x, y):
return (1 - x) ** 2 + 100 * (y - x * x) ** 2
def H(x, y):
return np.matrix([[1200 * x * x - 400 * y + 2, -400 * x],
[-400 * x, 200]])
def grad(x, y):
return np.matrix([[2 * x - 2 + 400 * x * (x * x - y)],
[200 * (y - x * x)]])
def delta_newton(x, y):
alpha = 1.0
delta = alpha * H(x, y).I * grad(x, y)
return delta
# ----- 绘制等高线 -----
# 数据数目
n = 256
# 定义x, y
x = np.linspace(-1, 1.1, n)
y = np.linspace(-1, 1.1, n)
# 生成网格数据
X, Y = np.meshgrid(x, y)
plt.figure()
# 填充等高线的颜色, 8是等高线分为几部分
plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 5, alpha=0, cmap=plt.cm.hot)
# 绘制等高线
C = plt.contour(X, Y, f(X, Y), 8, locator=ticker.LogLocator(), colors='black', linewidth=0.01)
# 绘制等高线数据
plt.clabel(C, inline=True, fontsize=10)
# ---------------------
x = np.matrix([[-0.3],
[0.4]])
tol = 0.00001
xv = [x[0, 0]]
yv = [x[1, 0]]
plt.plot(x[0, 0], x[1, 0], marker='o')
for t in range(100):
delta = delta_newton(x[0, 0], x[1, 0])
if abs(delta[0, 0]) < tol and abs(delta[1, 0]) < tol:
break
x = x - delta
xv.append(x[0, 0])
yv.append(x[1, 0])
plt.plot(xv, yv, label='track')
# plt.plot(xv, yv, label='track', marker='o')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Newton\'s Method for Rosenbrock Function')
plt.legend()
plt.show()
以上这篇python使用梯度下降和牛顿法寻找Rosenbrock函数最小值实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/12/28
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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。