प्रारंभिक Hessian सन्निकटन के लिए BFGS की संवेदनशीलता


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मैं एक फ़ंक्शन का न्यूनतम पता लगाने के लिए Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno पद्धति को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं। मुझे दो प्रारंभिक अनुमानों की आवश्यकता हैx1 और x0 और एक प्रारंभिक हेसियन मैट्रिक्स सन्निकटन B0। केवल वही आवश्यकताएँ जिन्हें मैं खोजता हूँB0 यह है कि अगर हेसियन सममित सकारात्मक निश्चित है, तो भी होना चाहिए B0। विकिपीडिया को देखते हुए, मैं देखता हूं कि एक सामान्य प्रारंभिक सन्निकटन हैB0=I(पहचान मैट्रिक्स)। क्या यह हमेशा एक अच्छा प्रारंभिक हैB0? क्या कोई कारण है कि मैं इसके अलावा कुछ भी चुनना चाहता हूंI? क्या B के अन्य विकल्प, समान मैट्रिक्स गुणों को संतुष्ट करते हुए, विधि के अभिसरण को बहुत प्रभावित करेंगे?

जवाबों:


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यदि आपके पास एक उचित हेस्सियन सन्निकटन है, तो मनमानी के बजाय इसका उपयोग करना बेहतर है B0=I

संपादित करें: तर्क यह है कि यदि आप समाधान के करीब शुरू करते हैं xअभिसरण की प्रारंभिक दर (किसी के लिए) है r>0) r+1-स्टेप लीनियर विथ a r+1-स्टेप कंवर्जेशन फैक्टर ऑफ q=B01f(x)Gयदि यह पहचान मैट्रिक्स के कुछ रैंक सुधार के लिए । इस प्रकार इस छोटे को बनाने की कोशिश बहुत मूल्यवान है। (यह सिस्टम को पूर्वनिर्मित करने के बराबर है।) अभिसरण कारक समय के साथ सुधरता है और अंततः शून्य (सुपरलाइनियर कन्वर्जेन्स) के पास पहुंचता है, लेकिन कई वास्तविक समस्याओं (विशेष रूप से उच्च-आयामी वाले) में, कोई भी सुपरएयरियर शासन तक पहुंचने के लिए पर्याप्त पुनरावृत्तियां नहीं बनाता है। इस प्रकार प्रारंभिक गति काफी महत्वपूर्ण है।<1rG

एक महत्वपूर्ण मामला है जब नॉनलाइनियर कम से कम वर्गों की समस्याओं को हल करना (न्यूनतम ), जहां गौस-न्यूटन का सन्निकटन प्रारंभिक हेसियन का हो सकता है दूसरे डेरिवेटिव की आवश्यकता के बिना गणना की गई। इसका उपयोग करने से बीएफजीएस विधि एफाइन को अपरिवर्तनीय बनाता है, अर्थात, न्यूटन की विधि की तरह के रैखिक परिवर्तनों के तहत , जो आमतौर पर बहुत फायदेमंद होता है।F(x)22B0=F(x0)TF(x0)x

एक और महत्वपूर्ण मामला है जब आप संबंधित समस्याओं का एक क्रम हल करते हैं। अक्सर, पिछली समस्या के अंतिम हेसियन सन्निकटन के साथ सॉल्वर को फिर से शुरू करने से जरूरी पुनरावृत्तियों की संख्या में कमी आती है।


हेस्सियन सममित सकारात्मक निश्चित होने की उम्मीद है, तो किसी भी सममित सकारात्मक निश्चित मैट्रिक्स अभी भी अभिसरण का कारण होगा, लेकिन पर अभिसरण टिकी हुई है की दर से कितने करीब हेस्सियन जैसा दिखता है? B0B0
पॉल

नहीं, अंततः, BFGS शुरुआती मैट्रिक्स के बारे में भूल जाता है, इसलिए रूप में अभिसरण हमेशा एक ही क्रम होता है। लेकिन यह निश्चित रूप से दिलचस्प नहीं है क्योंकि आप कभी भी असीम रूप से कई कदम नहीं उठाते हैं। k
वुल्फगैंग बंगर्थ

@Paul: मेरा संपादन देखें
अर्नोल्ड न्यूमैयर
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