最優化演算法 牛頓法

牛頓搜尋演算法，參考edwin《最優化導論》7.5章節，演算法採用go語言實現。

/**

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* filename : newton_search.go
* author : fredric
* date : 2017.09.01
* note : 牛頓搜尋演算法
* history :
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*/package search
import(
"fmt"
"math")
/** 根據泰勒公式，若f(x)在x0點存在高階導數，則（此處取二階餘子項）
* f(x) = f(x0) + f'(x0)(x - x0) + 1／2 * f''(x0) * (x - x0)
* 此時求解極值的方式轉換為求解該泰勒公式的一階導數何時為0
* 令x = x0 - f'(x0)/f''(x0)
* 此時有x,x0進行迭代，直到xk+1 - xk小於乙個閾值
* 迭代的思路：
* 相當於在函式上對xk做乙個切線，取這個切線然後取這個切線與x軸的交點，作為xk + 1
* 由於切線是根據函式的導數所做，相當於根據函式的遞增或遞減趨勢來取下乙個x k + 1
* 最終的值計算導數的值是否趨向於0
* 因此牛頓方法也應是只針對單峰的函式
*/func donewtonsearch() 
fmt.printf("x0 = %f, x1 = %f\n", x0, x1)
}

最優化演算法 牛頓法

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