Модель Тригга-Лича
Материал из MachineLearning.
м (Новая: {{Задание|Коликова Катя|Vokov|31 декабря 2009}}) |
|||
Строка 1: | Строка 1: | ||
+ | == Метод половинного деления== | ||
+ | |||
+ | '''Метод половинного деления''' известен также как '''метод бисекции'''. В данном методе интервал делится ровно пополам. | ||
+ | |||
+ | Такой подход обеспечивает гарантированную сходимость метода независимо от сложности функции - и это весьма важное свойство. Недостатком метода является то же самое - метод никогда не сойдется быстрее, т.е. сходимость метода всегда равна сходимости в наихудшем случае. | ||
+ | |||
+ | Метод половинного деления: | ||
+ | #Один из простых способов поиска ''корней функции одного аргумента''. | ||
+ | #Применяется для нахождения ''значений действительно-значной функции'', определяемому по какому-либо критерию (это может быть сравнение на ''минимум'', ''максимум'' или конкретное число). | ||
+ | |||
+ | === Метод половинного деления как метод поиска корней функции === | ||
+ | |||
+ | |||
{{Задание|Коликова Катя|Vokov|31 декабря 2009}} | {{Задание|Коликова Катя|Vokov|31 декабря 2009}} |
Версия 08:24, 24 декабря 2009
Метод половинного деления
Метод половинного деления известен также как метод бисекции. В данном методе интервал делится ровно пополам.
Такой подход обеспечивает гарантированную сходимость метода независимо от сложности функции - и это весьма важное свойство. Недостатком метода является то же самое - метод никогда не сойдется быстрее, т.е. сходимость метода всегда равна сходимости в наихудшем случае.
Метод половинного деления:
- Один из простых способов поиска корней функции одного аргумента.
- Применяется для нахождения значений действительно-значной функции, определяемому по какому-либо критерию (это может быть сравнение на минимум, максимум или конкретное число).
Метод половинного деления как метод поиска корней функции
![]() | Данная статья является непроверенным учебным заданием.
До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}. См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе. |