RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Автоматика и телемеханика // Архив

Автомат. и телемех., 2024, выпуск 5, страницы 129–135 (Mi at16265)

Тематический выпуск

Итерационные методы с самообучением для решения нелинейных уравнений

Ю. С. Попковab

a Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН, Москва
b Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва

Аннотация: Рассматривается задача решения системы нелинейных уравнений с произвольной, но непрерывной вектор-функцией в левой части, о которой можно иметь только значения ее компонент. Для определения приближенного решения используется какой-нибудь итерационный метод с параметрами, качественные свойства которого оцениваются квадратичным функционалом невязки. Предлагается самообучающаяся процедура (подкрепления), основанная на вспомогательных МК-испытаниях, на функции полезности экспоненциального класса и функции выигрыша, реализующей принцип оптимальности Беллмана. Доказана теорема о строгом монотонном убывании функционала невязки.

Ключевые слова: нелинейные уравнение, итерационные методы, подкрепление, Монте-Карло.

Статья представлена к публикации членом редколлегии: Д. В. Виноградов

Поступила в редакцию: 10.01.2024
После доработки: 21.03.2024
Принята к публикации: 30.03.2024

DOI: 10.31857/S0005231024050058



© МИАН, 2024