Троичный поиск — различия между версиями
Rybak (обсуждение | вклад) (Новая страница: «{{В разработке}} '''Троичный поиск''' {{---}} метод поиска минимума или максимума на отрезке. Рас…») |
|||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
{{В разработке}} | {{В разработке}} | ||
| − | '''Троичный поиск''' {{---}} метод поиска минимума или максимума на отрезке. | + | '''Троичный поиск''' {{---}} метод поиска минимума или максимума функции на отрезке. |
| − | Рассмотрим | + | Рассмотрим этот алгоритм на примере поиска минимума (поиск максимума аналогичен). |
| + | |||
| + | Пусть функция <tex>f(x)</tex> на отрезке <tex>[a, b]</tex> имеет минимум, и мы хотим найти точку <tex>x_{min}</tex>, в которой он достигается. | ||
| + | |||
| + | Посчитаем значения функции в точках <tex> x_1 = a + \frac{(b-a)}{3} </tex> и <tex> x_2 = a + \frac{2(b-a)}{3} </tex>. Так как в точке <tex>x_{min}</tex> минимум, то до нее на отрезке <tex>[a, b]</tex> функция убывает, а после нее {{---}} возрастает, то есть | ||
| + | <tex> \forall x', x'' \in [a, b]: \\ | ||
| + | a < x' < x'' < x_{min} \Rightarrow f(a) > f(x') > f(x'') > f(x_{min}) \\ | ||
| + | x_{min} < x' < x'' < b \Rightarrow f(x_{min}) < f(x') < f(x'') < f(b) </tex>. | ||
| + | |||
| + | Значит <tex>f(x_1) < f(x_2) \Rightarrow x_{min} \in [a, x_2]</tex>, аналогично <tex>f(x_1) > f(x_2) \Rightarrow x_{min} \in [x_1, b]</tex>. Тогда нам нужно изменить границы поиска и искать дальше, пока не будет достигнута необходимая точность, то есть <tex> b-a < \varepsilon </tex>. | ||
Версия 16:31, 15 июня 2011
Эта статья находится в разработке!
Троичный поиск — метод поиска минимума или максимума функции на отрезке.
Рассмотрим этот алгоритм на примере поиска минимума (поиск максимума аналогичен).
Пусть функция на отрезке имеет минимум, и мы хотим найти точку , в которой он достигается.
Посчитаем значения функции в точках и . Так как в точке минимум, то до нее на отрезке функция убывает, а после нее — возрастает, то есть .
Значит , аналогично . Тогда нам нужно изменить границы поиска и искать дальше, пока не будет достигнута необходимая точность, то есть .