Direzione di discesa

In ottimizzazione, una direzione di discesa è un vettore mathbfinmathbb R^n che, spostandosi nella direzione da esso indicata, permette di avvicinarsi a un minimo locale mathbf^* della funzione obiettivo f:mathbb R^ntomathbb R.

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Indice

1. 3 relazioni: Algoritmo di Gauss-Newton, Discesa del gradiente, Metodo del gradiente coniugato.

Algoritmo di Gauss-Newton

L'algoritmo di Gauss–Newton è un metodo iterativo per risolvere problemi di minimi quadrati e regressioni non lineari. È una versione modificata del metodo di Newton per trovare un minimo di una funzione.

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Discesa del gradiente

In ottimizzazione e analisi numerica, il metodo di discesa del gradiente (detto anche metodo del gradiente, oppure metodo della massima discesa, o anche della discesa più ripida; in inglese gradient descent o steepest descent) è una tecnica che consente di determinare i punti di massimo e minimo di una funzione di più variabili.

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Metodo del gradiente coniugato

In analisi numerica, il metodo del gradiente coniugato (spesso abbreviato in CG, dall'inglese conjugate gradient) è un algoritmo per la risoluzione numerica di un sistema lineare la cui matrice sia simmetrica e definita positiva.

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