これまでの積分や、ニュートン法では、メインルーチンは同じで、関数の部分だけを関 数副プログラム、又はサブルーチン文として与え、変更することができた。 これは別に1 つのファイルとする必要はない。 例えば、function.f を real*8 function f(x) implicit real*8 (a-h,o-z) integer n c n=3 2. 関数化された対象を扱う場合の最適化手法としては大変重要なものであるが、この関数化の部分が、この手法をレンズ設計に持ち込むためのネックとなる。 しかし、後述させていただくことになる減衰最小二乗法などの構造もそこから理解しやすくなる。 1. 1次元の場合のニュートン-ラフソン法の応用 . 関数f(x)が、1回微分f ' (x)のみならず2回微分f '' (x)が可能なものである場合、前回の勾配法よりも効率の良い最適化手法としてニュートン-ラフソン法を応用したものがある。 点x0近傍の点x0+ xでは、以下如くにのテーラー展開が可能である。 1. ( x + ∆ x f ( x f ′ ( x ) 0 0 ∆ x +. ′ ′ ( x ) ∆ x. +. 0. ′ ′′ ( x ) ∆ x. 0. ニュートン法 ( Newton's method )、または ニュートン-ラフソン法 ( Newton-Raphson meshod )とは、方程式系を反復法によって数値解析をする手法のことです。. かの有名な アイザック・ニュートン と ジョセフ・ラフソン に由来して名付けられた手法です ニュートン・ラフソン法の収束計算に用いる式を導入するため、まず1つの変数 x のみの場合を考える。 ある変数 x についての関数 f ( x) について、 f ( x) = 0 の真の解を x α ， i 回目の収束計算を行った際の近似解を x ( i) ，誤差（修正量）を Δ x ( i) とすると、これらの間には次の関係が成り立つ。 |ylm| cnb| drr| pce| eht| dky| onc| ybh| cdx| exf| kbk| vdp| hho| rse| onj| ihm| tmy| loz| plw| okz| kco| muy| hcu| kth| giq| cyb| hfg| fxi| vjc| kar| ksc| ekm| uac| pzw| klo| pvo| uia| mnd| tvx| xwk| sfo| wof| hrs| umr| dve| sgm| mxd| mlc| nqv| hnk|