square),optim("optim"ize)関数についてメモした。銘打つからには、「線形」最適化もあり、「非線形」でも「線形」でもない最適化も存在する。その最適化の関係については、こちらのサイトで。連続問題か、不連続問題かで2大別する。不連続問題については遺伝アルゴリズムやグラフ理論につながる話し(遺伝アルゴリズムに関する記事はこちら。等式だけで出来ている場合には、「最適化」するまでもなく、答えが得られるので、問題として成立しない。「最適化」問題として成立するためには、等式ではなく、不等式で条件付けされている。このように、複数の変数の一次多項式の大小関係の制約で最適解を求めるのが「線形最適化」。1次の項のみが出てくるが、複数の変数の大小関係が作る「変数空間」はすべて直線で囲まれた多(平)面体になっている。直線上の1次微分は定数で、2次以上の微分はゼロ。多(平)面体の角は、微分不能である。いえば、1次の項以外の項を含む、等式(式の値)の最適化を行う。「線形最適化」のところで触れたとおり、こちらは、微分積分が登場する。統計学で取り扱われている。)最急降下法では、勾配ベクトル(複数変数が作る多次元等高面における法線ベクトル(最も急な方向)の勾配)を用いる。Newton法では、2次の偏微分行列であるHesse行列を用いる。GWAS/GWASメタアナリシスとその周辺解析用のアプリケーションへのリンク複合遺伝性疾患とは----------News----------20万アクセス2008/07/2040万アクセス2010/09/12-------------------------はてなブログをはじめよう!ryamada22さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。