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Fachbereich Mathematik - GSI

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6 BFGS-Verfahren<br />

miert werden:<br />

χ 2 ( N) ≈ Q( N) = χ 2 ( N0) + ( N − N0) T · ∇χ 2 ( N0)<br />

+ 1<br />

2 · ( N − N0) T · ∇ 2 χ 2 ( N0) · ( N − N0) .<br />

(6.2)<br />

Ist die Hesse-Matrix ∇ 2 χ 2 ( N0) positiv definit, so ist die Funktion Q( N) streng konvex<br />

und ihr eindeutiges Minimum kann analytisch folgendermaßen berechnet werden:<br />

NMin, Q := ∇Q( N) = 0 , (6.3)<br />

=⇒ ∇χ 2 ( N0) + ∇ 2 χ 2 ( N0) · ( N − N0) = 0 , (6.4)<br />

=⇒ NMin, Q = <br />

N0 − ∇ 2 χ 2 ( −1 N0) · ∇χ 2 ( N0) . (6.5)<br />

Bei (6.3) handelt es sich um die notwendige Optimalitätsbedingung 1. Ordnung.<br />

D.h., man sucht einen stationären Punkt der Funktion Q. Für den Fall, dass die<br />

Approximation in (6.2) gut ist, so liegt das Minimum NMin, Q näher an dem Minimum<br />

der χ2-Funktion als der Punkt N0. Durch wiederholtes Anwenden dieser Prozedur,<br />

immer ausgehend von dem neu erhaltenen Punkt, kann in den meisten Fällen die<br />

Näherung an das gesuchte Minimum NOpt stets verbessert werden. Daraus ergibt<br />

sich im NV der sogenannte Newton-Schritt:<br />

Nk+1 = <br />

Nk − ∇ 2 χ 2 ( −1 Nk) · ∇χ 2 ( Nk) . (6.6)<br />

<br />

Hier ist dk die sog. Newton-Richtung. Diese und der Newton-Schritt können leicht<br />

in das allgemeine Linesearch-Verfahren aus Kapitel 4.1 eingebaut werden.<br />

Bemerkungen:<br />

64<br />

• Bei der Anwendung auf ein Minimierungsproblem wird das NV manchmal<br />

auch "Minimierung mit quadratischer Form" genannt [Bra99].<br />

• Man ersetzt beim NV somit die Aufgabe der Minimierung der χ 2 -Funktion<br />

durch das einfachere quadratische Optimierungsproblem (6.3) und löst dieses<br />

analytisch. Ist die Hesse-Matrix ∇ 2 χ 2 ( Nk) positiv definit, dann liegt ein eindeutiges<br />

Minimum des quadratischen Problems vor und die Suchrichtung dk<br />

ist eine Abstiegsrichtung. Weiteres zu quadratischen Optimierungsproblemen<br />

findet sich z.B. in [Alt02, Ulb07].<br />

• Das NV, welches in diesem Abschnitt beschrieben wird, wird als "Standard"oder<br />

"gewöhnliches"-NV bezeichnet [Hor79]. Bei diesem wird die Schrittweite<br />

µk = 1∀k verwendet. In diesem Fall kann bei einer schlechten Wahl des<br />

Startpunktes N0 das NV sogar divergieren. Durch eine geeignete Schrittweitensteuerung<br />

kann globale Konvergenz (sog. Globalisierung des Verfahrens)<br />

erreicht werden.<br />

dk

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