Mac OS X için Boomer için JGuib

Bu, ilgilenilen model denklemlerini genişletmeye dayalı bir yöntemdir.
Şimdi İndirin

Mac OS X için Boomer için JGuib Sıralama ve Özet

Reklamcılık

  • Rating:
  • Lisans:
  • Shareware
  • Yayıncı adı:
  • David W. A. Bourne
  • yayıncı web sitesi:
  • İşletim sistemleri:
  • Mac OS X
  • Dosya boyutu:
  • 1.55MB

Mac OS X için Boomer için JGuib Etiketler


Mac OS X için Boomer için JGuib Açıklama

Reklamcılık Mac OS X için Boomer için JGuib, David W. A. Bourne tarafından geliştirilen bir ev ve eğitim yazılımıdır. Deneme ve testimizden sonra, yazılımın resmi, güvenli ve ücretsiz olduğu kanıtlanmıştır. Mac OS X için Boomer için JGuib için resmi açıklama: A. Gauss-Newton Bu, bir Taylor serisine olan ilginin model denklemlerini (S) genişletmeye dayanan bir yöntemdir . B. Sönümleme Gauss-Newton 'Eski' parametre değerlerine uygulanan düzeltme terimi, 'yeni' parametre değerleri WSS için daha kötü bir değere dayanırsa, iki faktörü ile azaltılır. Bu, her yineleme sırasında 25 kata kadar izin verilir, ancak yuvarlama hatası 15 azalma üzerinde önemli olabilir. C. değiştirilmiş marquardt Marquardt yöntemi, Taylor Serisi (Gauss-Newton) yöntemi ile en dik iniş yöntemi (gradyan yöntemi) arasında ara maddelerdir. En dik iniş yönteminde, yeni parametre değerleri, her bir parametreye göre WSS'nin negatif eğimi yönünde hesaplanır. Marquardt, bu iki yöntemle hesaplanan parametrelerdeki değişimin yönünün her zaman aynı yönde olmadığını öne sürmüştür. Marquardt'un yöntemi en iyi uzlaşmayı bulmaya çalışır . Çoklu ve Multi-Forte'de kullanılan bu yöntem, plecher tarafından daha da modifiye edilmiştir . D. Simplex Simpleks Nelder ve Mead yöntemi dördüncü seçenektir. Bu yöntem, WSS yüzeyinde hareketli bir simpleksin ilerlemesini içerir. Tipik olarak, simplexin en kötü noktası, Simplex'in merkezinde (Centroid) daha iyi bir değere yansıtılır. Simplex'i minimumdan en az WSS'ye taşımak için bir dizi basit kural vardır. Nispeten sağlam (ancak daha yavaş) bir yöntemdir . Çoklu (satır 3500) kurallardan biri hafifçe değiştirildi. Bu kural, Multi-Forte ve Boomer'deki Nelder-Mead versiyonuna geri döndü. E. Simplex -> Sönümleme Gauss-Newton Simplex yöntemi oldukça sağlamdır ve daha az doğru ilk parametre tahminleriyle kullanılabilir. Bununla birlikte, bu yöntemle parametre değer varyanslarını tahmin etmek mümkün değildir. Böylece, son simpleks değerlerden otomatik olarak başka bir yöntemin giriş aşamasına geçmek faydalı olabilir. Halen diğer meto


Mac OS X için Boomer için JGuib İlgili Yazılım

Hakkımızda