局所収束性 From Wikipedia, the free encyclopedia 局所収束性(きょくしょしゅうそくせい、英語: locally convergent、局所的収束性)は、数値解析において反復法の初期点が最適解に十分に近いときにその最適解に収束することが保証されていることを表す[1]。ニュートン法に挙げられるように非線形方程式(英語版)あるいは非線形方程式系に対する反復法では一般的に局所収束性を満たす。 任意の初期点から大域的最適解への収束性を有する反復法は大域収束性、大域的収束性に分類される。線型方程式系に対する反復法では一般的に大域収束性を満たす。 [脚注の使い方] ↑ 小島 & 進藤 1986, p. 354. 参考文献 小島政和; 進藤晋 (1986). “Extension of Newton and Quasi-Newton Methods to Systems of PC^1 Equations”. 日本オペレーションズ・リサーチ学会論文誌 (日本オペレーションズ・リサーチ学会) 29 (4): 352-374. CRID 1390001204110135936. doi:10.15807/jorsj.29.352. ISSN 21888299. NAID 110001184204. https://orsj.org/wp-content/or-archives50/pdf/e_mag/Vol.29_04_352.pdf. 表話編歴数理最適化 • 最適化問題 : メソッド • ヒューリスティック非線形(無制約) … 関数 黄金分割探索 直線探索 ネルダー–ミード法 放物線補間 パウエル法 勾配法 収束性 信頼領域 ウルフ条件 準ニュートン法 BFGS法 ブロイデン法 L-BFGS法 DFP法 SR1法 BHHH法 その他の求解法 ガウス・ニュートン法 最急降下法(確率的) レーベンバーグ・マーカート法 共役勾配法(非線形共役勾配法) 打ち切りニュートン法 ドッグレッグ法 鏡像 座標 バルジライ・ボールウェイン法 … ヘッセ行列 最適化におけるニュートン法 Optimization computes maxima and minima.非線形(制約付き) 一般 バリア関数 ペナルティ関数法 微分可能 ラグランジュの未定乗数法 拡張ラグランジュ関数法 逐次二次計画法 逐次線形計画法 逐次線形二次計画法 凸最適化 凸最小化 切除平面法 簡約勾配法 劣勾配法 近接勾配法 線形 および二次 内点法 アフィンスケーリング法 カーマーカーの射影変換法 メロートラの予測子修正子法 基底-交換 単体法 改訂単体法 十文字法 レムケの相補掃き出し法 その他 カチヤンの楕円体法 有効制約法 列生成法 ベンダーズ分解法 組合せ最適化 系列範例(Paradigms) 近似アルゴリズム 動的計画法 貪欲法 整数計画問題(分枝限定法・分枝カット法・分枝価格法) グラフ理論 最小全域木 ブルーフカ法 クラスカル法 プリム法 最短経路問題 ベルマン–フォード法 ダイクストラ法 ワーシャル–フロイド法 ジョンソン法 ネットワークフロー(最大流問題) ディニッツ法 エドモンズ・カープ法 フォード・ファルカーソン法 プリフロープッシュ法 メタヒューリスティクス 進化的アルゴリズム(進化戦略・遺伝的アルゴリズム) 山登り法 局所探索法 焼きなまし法 タブーサーチ 群知能 ベイスンホッピング法 量子焼きなまし法 カテゴリ(最適化 • アルゴリズム) • ソフトウェア この項目は、解析学に関連した書きかけの項目です。この項目を加筆・訂正などしてくださる協力者を求めています(プロジェクト:数学/Portal:数学)。表示編集 Related Articles