근사 검색은 비단조 영역에서 근사 솔루션을 어떻게 효율적으로 찾나요?

근사 검색 작동 방식

이진 검색과 유사한 근사 검색을 사용하면 지정된 실제 도메인 내에서 값이나 매개변수를 효율적으로 근사할 수 있습니다. 이진 검색과 달리 단조 함수 제한과 독립적으로 작동합니다.

알고리즘:

1. 균등하게 분산된 점 프로브: 거리 계산/ 검색 내 각 지점에 대한 오류 간격.
2. 최소 오류 지점 식별: 오류가 가장 낮은 지점을 결정합니다.
3. 재귀적으로 정확도 높이기: 최소 오류를 중심으로 검색 간격을 조정합니다. 오류 지점을 찾아 검색 단계 크기를 세분화하세요.
4. 최종 해결 방법: 원하는 정확도가 달성됩니다.

적용 범위:

근사 검색은 다음을 포함하여 다양한 시나리오에서 애플리케이션을 찾습니다.

• 근사 솔루션 초월방정식에
• 다항식 또는 매개변수 적합 함수
• 역함수를 사용할 수 없는 경우 어려운 방정식 풀기
• 비단조 또는 비함수 값 근사

구현:

제공된 C 코드는 근사 검색을 구현합니다. 알고리즘:

class approx { ... };
...
for (aa.init(0.0,10.0,0.1,6,&ee); !aa.done; aa.step()) { ... }

사용법:

• 대략적인 개체(aa)를 정의합니다.
• 매개변수 a0, a1, da, n 및 오류 변수 ee에 대한 포인터.
• 반복 루프를 통해 근사 검색을 수행합니다. 최종 솔루션은 aa.a에 저장됩니다.

핵심 사항:

• 신중한 간격과 단계 크기 선택이 중요합니다.
• 알고리즘은 재귀를 통해 비기능적 적합에 대한 여러 솔루션의 가능성을 탐색합니다. 세분화합니다.
• 중첩된 다차원 맞춤은 성능을 위해 신중한 고려가 필요합니다.

위 내용은 근사 검색은 비단조 영역에서 근사 솔루션을 어떻게 효율적으로 찾나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!