সমীকরণ সমাধানের জন্য সংখ্যাগত পদ্ধতি যা স্টোচাস্টিক্যালি গণিত ফাংশনগুলিতে কাজ করে

সেখানে ধরনের সমীকরণ সমাধানের জন্য অনেক সুপরিচিত সংখ্যাসূচক পদ্ধতি যেমন: দ্বিখণ্ডিত পদ্ধতি, নিউটনের পদ্ধতি ইত্যাদি,

f (x) = 0, x \in R^{n},

$f(x) = 0, \quad x \in \mathbb{R}^n,$

আমার অ্যাপ্লিকেশন স্টোকাস্টিক পদ্ধতিতে গণনা করা হয় (ফলাফল একটি গড়)। $f(x)$

এমন কোন সাংখ্যিক সমীকরণ সমাধানের পদ্ধতি রয়েছে যা এই পরিস্থিতিটি ভালভাবে পরিচালনা করে? অনুরূপ পরিস্থিতিতে যে কোনও আলোচনার লিঙ্কগুলিও প্রশংসা করা হয়।

স্পষ্টতা যা আমি নিরূপণ করতে পারেন উপর দৃঢ়ভাবে নির্ভর , এবং আমি খুব সহজেই একটি প্রাচীর যেখানে আমি উল্লেখযোগ্যভাবে কম্পিউটেশন সময় বৃদ্ধি ছাড়া স্পষ্টতা বৃদ্ধি করতে পারবে না আঘাত করতে পারে। তাই আমি যে থেকে ফলাফলের উপেক্ষা করতে পারেন না সুনির্দিষ্ট নয়। এটি অনুশীলনে যে সুনির্দিষ্টভাবে পাওয়া যায় তার প্রভাবও ফেলবে । $f(x)$ $x$ $f$ $x$

— কাজ Szabolcs
সূত্র

শব্দ / নির্ভুলতা সম্পর্কে আপনি কী জানেন: প্রতিটি

একটি ত্রুটি বার নিয়ে আসে বা সময়টি কেবল কোনও দেয়ালে আঘাত করে? (আপনি কেবল একটি সময়সীমা নির্ধারণ করতে পারবেন না?) এছাড়াও, গোলমাল ফাংশনগুলি হ্রাস করার জন্য অনেকগুলি পদ্ধতি রয়েছে যেমন

-এ মূল-অনুসন্ধানের চেয়ে সহজ ।

f (x)

$f(x)$

f (x)^{2}

$f(x)^2$

R^{n}

$\mathbb{R}^n$

— ডেনিস

x

$x$

f

$f$

f (x)^{2}

$f(x)^2$

f (x) = 0

$f(x) = 0$

— Szabolcs

অঙ্কের রেসিপি পি তে ছবি । 474 দেখায় যে 2 ডি তে এমনকি কেন রুট সন্ধান করা শক্ত। শোরগোলের অপ্টিমাইজেশনে, আমি পাস করব; এখানে অনেকগুলি পদ্ধতি রয়েছে (পরীক্ষার মামলার চেয়ে বেশি), বিশেষজ্ঞদের এখানে জিজ্ঞাসা করুন।

— ডেনিস

@ ডেনিস ভাল, হ্যাঁ, এটি শক্ত, তবে এটি আমার প্রয়োজন। আমার কাছে একটি প্রমাণ থাকার সুবিধা রয়েছে যে এর একটিই শিকড় আছে বা কোনও শিকড় নেই।

— কাজ Szabolcs

এখানে মূলশব্দটি স্টোকাস্টিক আনুমানিকতা যা উভয়কে মূল সন্ধান এবং অপ্টিমাইজেশানকে বোঝায়। যথারীতি, কীওয়ার্ডটি জানার ফলে প্রচুর সংস্থান খুঁজে পাওয়া সহজ হয়। শুরু করার জন্য এখানে উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠাটি ।

— কাজ Szabolcs
সূত্র