Cтраница 1
Задача поиска максимума рассматривается для класса, являющегося алгебраической суммой выпуклого компактного уравновешенного множества и конечномерного линейного пространства. Найдены оптимальные по точности алгоритмы. Показано, что существует неадаптивная информация, оптимальная в классе адаптивной информации. Для класса 2л - периодических функций, у которых r - я производная ограничена в Lm единицей, оптимальной информацией служат значения / в п равноотстоящих точках, оптимальные по точности алгоритмы связаны со сплайнами, а погрешность есть л-поперечник задачи, равный Krlnr, где К. [1]
Рассматривается задача поиска максимума для класса зависящих от нескольких переменных скалярных функций, у которых определенная производная ограничена. [2]
Рассматривается задача поиска максимума для трех классов скалярных функций. Оптимальные по точности алгоритмы представляют собой оптимальные сетки из п точек, лежащих в заданном интервале. [3]
Рассматривается задача поиска максимума в классе линейно унимодальных скалярных функций нескольких переменных. Информация - значения / в адаптивно выбираемых точках. Оптимальные алгоритмы определены как алгоритмы, минимизирующие меру множества максимумов всех функций, соответствующих вычисленной информации. Та же задача рассматривается для подкласса сферически симметричных функций. [4]
Рассматривается задача поиска максимума для класса скалярных унимодальных функций. Информация-значения / в п адаптивно выбираемых точках. Доказана оптимальность метода Фибоначчи. [5]
Рассматривается задача поиска максимума для класса скалярных унимодальных функций. Изучаются оптимальные параллельные алгоритмы поиска. [6]
Рассматривается задача поиска максимума для класса скалярных унимодальных функций. Получен классический результат, что метод Фибоначчи - оптимальный по точности алгоритм. Оптимальная погрешность равна l / Fn i, где Fn i есть ( 1) - е число Фибоначчи. [7]
Рассматривается задача поиска максимума для класса непрерывных унимодальных скалярных функций нескольких переменных. Дан алгоритм, являющийся обобщением одномерного алгоритма поиска Фибоначчи. [8]
Рассматривается задача поиска максимума на решетке точек для класса скалярных унимодальных функций k переменных. [9]
Рассматривается задача поиска максимума для класса функций, удовлетворяющих условию Липшица, и класса унимодальных скалярных функций. Информация - значения /, вычисляемые одновременно или адаптивно. Дается обзор многих результатов, относящихся к этой задаче. [10]
Рассматривается задача поиска максимума для класса унимодальных функций в предположении, что точки максимума равномерно распределены. Информация - значения / в адаптивно выбираемых точках. [11]
Рассматривается задача поиска максимума для класса скалярных унимодальных функций. Изучаются оптимальные алгоритмы, использующие одновременно вычисляемые значения функции. [12]
Рассматривается задача поиска максимума для класса скалярных унимодальных функций. В двух случаях получены оптимальные алгоритмы. В первом случае очередное значение функции вычисляется перед тем, как становится известным результат предыдущего вычисления. Во втором очередное вычисление производится перед тем, как становятся известными результаты двух предшествующих. [13]
Рассматривается задача поиска максимума для класса скалярных унимодальных функций. Изучаются оптимальные алгоритмы, основанные на одновременном вычислении значений функции. [14]
Рассматривается задача поиска максимума для класса скалярных унимодальных функций. Найдены оптимальные по точности алгоритмы. Дается метод оптимизации числа вычислений в блоке. [15]