2025-02-23T22:33:21-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-111520%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T22:33:21-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-111520%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-23T22:33:21-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-23T22:33:21-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Вероятностно-градиентный метод решения некоторых задач выпуклой оптимизации

Вероятностно-градиентный метод решения некоторых задач выпуклой оптимизации

Рассматриваются два стохастических варианта градиентного метода с программным способом регулировки шага. Указаны определенные достаточные условия, при которых описанные алгоритмы сходятся к множеству оптимальных решений с вероятностью единица....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Годонога, А.Ф., Чумаков, Б.М.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2014
Series:Теорія оптимальних рішень
Online Access:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/111520
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id irk-123456789-111520
record_format dspace
spelling irk-123456789-1115202017-01-11T03:03:39Z Вероятностно-градиентный метод решения некоторых задач выпуклой оптимизации Годонога, А.Ф. Чумаков, Б.М. Рассматриваются два стохастических варианта градиентного метода с программным способом регулировки шага. Указаны определенные достаточные условия, при которых описанные алгоритмы сходятся к множеству оптимальных решений с вероятностью единица. Розглядаються два стохастичних варіанта градієнтного методу з програмним засобом регулювання кроком. Зазначені певні умови, за яких описані алгоритми сходяться до множини оптимальних рішень з імовірністю одиниця. The consider two variants of stochastic gradient method with the programmatically regulation of step. The shown are certain sufficient conditions under which the described algorithms converge to the set of optimal solutions with probability one. 2014 Article Вероятностно-градиентный метод решения некоторых задач выпуклой оптимизации / А.Ф. Годонога, Б.М. Чумаков // Теорія оптимальних рішень: Зб. наук. пр. — 2014. — № 2014. — С. 132-138. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. XXXX-0013 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/111520 519.8 ru Теорія оптимальних рішень Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
description Рассматриваются два стохастических варианта градиентного метода с программным способом регулировки шага. Указаны определенные достаточные условия, при которых описанные алгоритмы сходятся к множеству оптимальных решений с вероятностью единица.
format Article
author Годонога, А.Ф.
Чумаков, Б.М.
spellingShingle Годонога, А.Ф.
Чумаков, Б.М.
Вероятностно-градиентный метод решения некоторых задач выпуклой оптимизации
Теорія оптимальних рішень
author_facet Годонога, А.Ф.
Чумаков, Б.М.
author_sort Годонога, А.Ф.
title Вероятностно-градиентный метод решения некоторых задач выпуклой оптимизации
title_short Вероятностно-градиентный метод решения некоторых задач выпуклой оптимизации
title_full Вероятностно-градиентный метод решения некоторых задач выпуклой оптимизации
title_fullStr Вероятностно-градиентный метод решения некоторых задач выпуклой оптимизации
title_full_unstemmed Вероятностно-градиентный метод решения некоторых задач выпуклой оптимизации
title_sort вероятностно-градиентный метод решения некоторых задач выпуклой оптимизации
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate 2014
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/111520
citation_txt Вероятностно-градиентный метод решения некоторых задач выпуклой оптимизации / А.Ф. Годонога, Б.М. Чумаков // Теорія оптимальних рішень: Зб. наук. пр. — 2014. — № 2014. — С. 132-138. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.
series Теорія оптимальних рішень
work_keys_str_mv AT godonogaaf veroâtnostnogradientnyjmetodrešeniânekotoryhzadačvypuklojoptimizacii
AT čumakovbm veroâtnostnogradientnyjmetodrešeniânekotoryhzadačvypuklojoptimizacii
first_indexed 2024-03-30T09:17:21Z
last_indexed 2024-03-30T09:17:21Z
_version_ 1796149789237182464

Similar Items