r****o
发帖数: 1950 | 1 如果想找出连续函数f(x)在某个空间(比如说[0,100])的最大值，
能否将该空间均匀的量化，找出各个离散的函数值然后取最大的那个作为全局最优值的
估计值呢？
比如说将[0,100] uniform的分成100段，算出f(1),f(2),...,f(100)，然后找出一个最
大值。能否说这个值就是全局最大值的估计值呢？ | A*******r
发帖数: 768 | | c*******d
发帖数: 46 | 3 这么干只能在一维，为数一大就不行了
【在 r****o 的大作中提到】
: 如果想找出连续函数f(x)在某个空间(比如说[0,100])的最大值，
: 能否将该空间均匀的量化，找出各个离散的函数值然后取最大的那个作为全局最优值的
: 估计值呢？
: 比如说将[0,100] uniform的分成100段，算出f(1),f(2),...,f(100)，然后找出一个最
: 大值。能否说这个值就是全局最大值的估计值呢？
| l*****a
发帖数: 119 | 4 看你把区间分的多小了 理论上这么做是没有任何意义的 连续这个条件太弱了
从理论上说， 一个函数如果只是连续，没有方法可以保证找到全局解，至少多项式时
间里肯定不行。
如果函数是凸的，就不一样了
【在 r****o 的大作中提到】
: 如果想找出连续函数f(x)在某个空间(比如说[0,100])的最大值，
: 能否将该空间均匀的量化，找出各个离散的函数值然后取最大的那个作为全局最优值的
: 估计值呢？
: 比如说将[0,100] uniform的分成100段，算出f(1),f(2),...,f(100)，然后找出一个最
: 大值。能否说这个值就是全局最大值的估计值呢？
| A*******r
发帖数: 768 | 5 理论上没有意义不代表应用上没有意义
GA Tabu search 之类的理论上都很暴力
人家不都用得好好的
【在 l*****a 的大作中提到】
: 看你把区间分的多小了 理论上这么做是没有任何意义的 连续这个条件太弱了
: 从理论上说， 一个函数如果只是连续，没有方法可以保证找到全局解，至少多项式时
: 间里肯定不行。
: 如果函数是凸的，就不一样了
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