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wowhow

新虫 (小有名气)

[求助] 关于利用梯度求最小值问题,急急急急急急急!!!!!~~~ 已有2人参与

是一篇高水平文章中的推导问题,个人无法理解,感觉是错的。
问题如下:

y是一个向量,f(y)是一个关于y的向量函数,求min f(y) 的最优解y.
通常方法:求f(y)的梯度▽f(y), 令▽f(y)=0(0为零向量),求得的y使得 f(y)最小。(这一步是对的吧?)

文中的▽f(y)解析表达式复杂且不可能为0,因此,作者给出的处理办法是,求 ▽f(y) 的二范数 ||▽f(y)||,
若||▽f(y)||→0, 则▽f(y)→0,这里没问题。
但是,||▽f(y)||也是一个恒大于0的数(不可能取到0),然后,问题来了,作者给出了一个结论,min f(y)等价于
min ||▽f(y)||,即原优化问题等价于求||▽f(y)||的最小值,这一步无法理解,求大神解释?

( 如果||▽f(y)||能取到0,则||▽f(y)||的最小值为0,min ||▽f(y)||即▽f(y)取0,则f(y)取得最小值,显然。
   但文中||▽f(y)||明显是个大于0的数,||▽f(y)||取得最小值能保证f(y)最小?)
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zaq123321

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wowhow(feixiaolin代发): 金币+2 2014-12-18 14:11:49
It can reach local minimum or maximum. Btw, it seems here f(y) is a multivariable function other than a vector function.

[ 发自手机版 http://muchong.com/3g ]
小木虫给我温暖,给我希望,爱就要爱小木虫。
2楼2014-12-18 02:31:10
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zaq123321

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★ ★
wowhow(feixiaolin代发): 金币+2 2014-12-18 14:12:11
It can reach local minimum, maximum or saddle. If you want to be minimum or maximum, need to consider Hessian. If Hessian is positive definite, or negative definite, you can get local max or min.
小木虫给我温暖,给我希望,爱就要爱小木虫。
9楼2014-12-18 10:38:36
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