Главная > Методы обработки сигналов > Адаптивная обработка сигналов
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

Метод Ньютона для многомерного пространства

Выше показано, что если имеется один весовой коэффициент и рабочая функция является квадратичной, то методом Ньютона оптимальный весовой коэффициент w находится за один шаг. Расширим понятие метода Ньютона на случай с многими весовыми коэффициентами, определив его как метод, который приводит к оптимальной квадратичной рабочей функции за один шаг.

Напомним, что в соответствии с (2.17) оптимальный вектор весовых коэффициентов задается соотношением

Рис. 4.5. Аппроксимация методом Ньютона для неквадратичной рабочей функции с начальным значением

и вектор градиента на основании (2.13)

Можно умножить обе части равенства (4.29) слева на и затем на основании этих двух равенств получить

Запишем этот результат в виде адаптивного алгоритма

Индекс k вектора градиента означает, что градиент находится на шаге k, когда вектор весовых коэффициентов равен .

Таким образом, равенство (4.31) описывает метод Ньютона для многих переменных. Если функция ошибки является квадратичной, то этот метод, так же, как и (4.30), приводит к оптимальному решению за один шаг. На рис. 4.6 проиллюстрирована квадратичная функция с двумя весовыми коэффициентами. В этом «идеальном» случае значения весовых коэффициентов переходят от любых начальных к оптимальным за один шаг.

Как следует из рис. 4.6 и равенства (4.31), в методе Ньютона шаги коррекции осуществляются не в направлении градиента. Для этого нужно, чтобы направление изменения весовых коэффициентов на рис. 4.6 было перпендикулярно каждой кривой.

Рис. 4.6. Иллюстрация метода Ньютона для и двух весовых коэффициентов. Квадратичная рабочая функция такая же, как на рис. 3.1

А это возможно только тогда, когда соответствует точке на одной из главных осей.

Заметим, что можно обобщить метод Ньютона, если для (4.31) снова ввести константу ранее введенную в (4.4), и определяющую скорость сходимости. Если (4.31) представить в виде

то при получаем формулу алгоритма, приводящего к оптимальному решению за один шаг. Во всех других случаях можно выбирать любое другое значение параметра в пределах области устойчивости, как это следует из приведенного ниже соотношения (4.35)

Однако иногда желательно, чтобы система работала в режиме с перерегулированием и имела меньший размер шага при . Эти случаи рассматриваются в следующем разделе. В (4.32) параметр является безразмерной величиной.

Для квадратичной рабочей функции можно вычислить (4.32), подставляя в него выражение для градиента (4.29) и затем (4.28):

Теперь, имея равенство вида (4.7), можно методом индукции найти решение аналогично тому, как из (4.7) получено (4.13). Для данного случая соответствующее решение

Чтобы проверить правильность этого решения, заметим, что при в результате имеем что соответствует алгоритму поиска решения за один шаг, а при выполнении условия (4.33) .

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление