Numerical Optimization 3. Line Search Methods xk+1 =xk +αk pk f(x) f(x)를 최적화를 해보겠습니다. x=6근처에서 최적값이 존재하는 것을 볼 수 있습니다. \nabla f_k=0.04x_k^3-0.09x_k^2-0.9x_k+0.3 x_k=10 x_k=3 \nabla f_k x_k=10 x_k=3 x0 =10, Step Length 위의 코드에서 getSolve를 보면 while문을 통해 계속 x의 값을 업데이트 하는 것... Line SearchNumerical OptimizationLine Search
3. Line Search Methods xk+1 =xk +αk pk f(x) f(x)를 최적화를 해보겠습니다. x=6근처에서 최적값이 존재하는 것을 볼 수 있습니다. \nabla f_k=0.04x_k^3-0.09x_k^2-0.9x_k+0.3 x_k=10 x_k=3 \nabla f_k x_k=10 x_k=3 x0 =10, Step Length 위의 코드에서 getSolve를 보면 while문을 통해 계속 x의 값을 업데이트 하는 것... Line SearchNumerical OptimizationLine Search