title: Numerical comparison of the steepest gradient descent algorithm with Iusem and Svaiter regularised version
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Раевская Анастасия Павловна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Raevskaa Anastasia Pavlovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Самедов Нихад Рагим оглы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Samedov Nihad Ragim ogly
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Крылатов Александр Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Krylatov Aleksandr Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:24Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:24Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 061934
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32347
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматриваются два алгоритма: классический алгоритм наискорейшего спуска и его регуляризованная версия, предложенная Иусемом и Свайтером. Написана программа, реализующая данные алгоритмы. Также, был проведен вычислительный эксперимент, где учитывались такие характеристики, как: количество итераций, длительность и значения параметров алгоритма при которых достигается итоговое значение. Взят набор тестовых функций для этой цели. Результаты вычислений были зафиксированы и добавлены в таблицы для каждой функции из тестового набора.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Two algorithms were presented in this work: the steepest descent algorithm and its regularized version proposed by Iusem and Svaiter. A program was written that implements both algorithms. Also a computational experiment was carried out, where such measures as: number of iterations, duration and parameter values of the algorithm convergence were taken into account. A set of test functions was taken for this reason. The calculated results were recorded and added to the table for each function from the test suite.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: градиентный метод
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: регуляризованный градиентный метод
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Иусем и Свайтер
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: наискорейший спуск
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: регуляризованный наискорейший спуск
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: численный эксперимент
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: gradient method
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: regularized gradient method
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Iusem and Svaiter
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: gradient descent
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: regularized gradient descent
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: numerical comparison
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Numerical comparison of the steepest gradient descent algorithm with Iusem and Svaiter regularised version
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Численное сравнение алгоритма наискорейшего градиентного спуска с регуляризованной версией Иусема и Свайтера
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: diploma.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32347/1/diploma.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,58 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Samedov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32347/2/reviewSV_Otzyv_Samedov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 323,09 kB