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chaogumath

铜虫 (小有名气)


[交流] 大规模优化数值计算,梯度的计算方式讨论

各位,
    最近在做非线性规划的大规模数值计算。用的是向前差分近似计算梯度:
g=[f(xi+h)-f(xi)]/h,用for i=1:n 进行循环计算。但是大家看到,如果变量有500个的话,就要计算500次f(xi+h),这个计算量太大了。例如:f(xi+h)计算1次需要0.001秒,那么,计算梯度g就需要5秒。这已经占了整个计算时间的70%。咋办?请教各位同仁。
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潇湘子博客

木虫 (职业作家)



chaogumath(金币+2):谢谢参与
六楼!这是周总理说的话。
8楼2011-09-04 01:10:22
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chaogumath(金币+2):谢谢参与
500不叫大
计算500次不叫多
计算1次需要0.001秒,你的机子比蜗牛还慢,的改善硬件!
2楼2011-08-30 07:23:32
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chaogumath

铜虫 (小有名气)


送鲜花一朵
只是举个例子,500只能算小规模的。
这句话看了没有?“这已经占了整个计算时间的70%。”一个循环需要8秒的话,计算g就需要5秒。你做实验的时候是这样的吗?
请大侠分析得透彻一点,否则云里雾里的,抓不到本质。呵呵。
3楼2011-08-30 08:24:27
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chaogumath(金币+2):谢谢参与
你这里关键是函数值的计算耗费时间,与优化算法没什么关系啊?
如果你的函数计算,要解一个pde或者cfd,那就慢了,
所以,你的从函数计算着手解决问题
4楼2011-08-30 11:13:15
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