Numerické metody nepodmíněné optimalizace – Bc. Martin Habrovec
Bc. Martin Habrovec
Master's thesis
Numerické metody nepodmíněné optimalizace
Numerical Methods of Unconstrained Optimization
Abstract:
Tato diplomová práce se zabývá numerickými metodami nepodmíněné optimalizace. Mezi základní zmíněné metody patří Gradientní metody, Newtonova metoda, Metoda sdružených směrů a Kvazinewtonovy metody. Výklad jednotlivých metod je doplněn o příklady na testovacích funkcích. Součástí práce je také implementace těchto algoritmů v programovacím prostředí R.Abstract:
In this thesis we study numerical methods for unconstrained optimization. The main methods included are Gradient Methods, Newton's Method, Conjugate Direction Methods and Quasi-Newton Methods. The description of the methods is complemented with examples on test functions. This thesis also includes implementation of the algorithms in R software.
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 16. 5. 2017
Identifier:
https://is.muni.cz/th/lb4jf/
Thesis defence
- Date of defence: 13. 6. 2017
- Supervisor: doc. Mgr. Petr Zemánek, Ph.D.
- Reader: doc. RNDr. Michal Veselý, Ph.D.
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakultaMasaryk University
Faculty of ScienceMaster programme / field:
Mathematics / Statistics and Data Analysis
Theses on a related topic
-
Nonlineární metoda sdružených gradientů
Aleksandr Efremov -
Odhady normy chyby v metodě sdružených gradientů
Hana ŠVAMBERKOVÁ -
Chování metody sdružených gradientů v konečné aritmetice
Veronika KALUSOVÁ -
Iterační metody řešení systému lineárních rovnic
Martin Kvinta -
Gradientní minimalizační metody
Alena Kovářová -
Numerické metody pro řídké matice
Jan Tomšík -
Porovnání metod pro dolování sekvenčních vzorů
Lukáš Suchánek -
Gradientní minimalizační metody
Alena Kovářová