한천층법

한천층 방법은 매끄럽지 않은(미분할 수 없는) 함수를 최소화하는 문제를 해결하기 위한 수학적 모델을 구축하는 방법이다. 이는 소련의 수학자 Grigory Isakovich Kantorovich가 개발한 Grazia-Kantorovich 방법으로 알려진 기술을 기반으로 합니다. 이 방법을 사용하면 제1종 불연속성을 갖고 특정 평활도 조건을 만족하는 함수의 최소값을 찾을 수 있습니다.

이 방법의 아이디어는 20세기 중반 미국의 수학자 어니스트 알렉산더 아가로프(Ernest Alexander Agarov)에게서 시작되었습니다. 이전에도 이 분야에서 유사한 방법이 이미 개발되었지만 고려 중인 모델의 형태에 상당한 제한이 있었고 많은 실제 문제를 해결하는 데 사용할 수 없었습니다. 그러나 Agarov는 재판 제한 방법이라고 불리는 일반적인 접근 방식을 제안했습니다. 이 방법은 선형 및 비선형 모델을 포함한 대부분의 제약된 최적화 문제 유형에 적용될 수 있습니다. 이 방법은 함수의 알려진 분석 표현이 알려지지 않았거나 모순되고 함수에 대한 제한 사항이 명시적이거나 숨겨진 경우에 사용하기에 특히 편리합니다.

Agar법의 원리를 좀 더 자세히 설명해보자. 모델의 구성은 여러 단계로 이루어지며, 그 동안 손상된 기능에 대한 대략적인 기능이 도입됩니다. 이는 해결해야 할 제약 조건 및 방정식 시스템을 생성합니다. 결과는 원하는 유형의 함수가 형성된 그리드 노드 세트입니다. 모델의 품질을 향상시키기 위해 제약 벡터를 선택하는 절차가 사용되며, 이는 방법의 반복 횟수를 줄입니다.

Agar 방법을 사용하면 여러 정보의 정보를 기반으로 계산된 문제에 대한 최적의 솔루션을 얻을 수 있습니다. 예를 들어 이러한 부분은 다른 매체에 포함된 정보일 수 있습니다. 또한 이 방법은 특수 알고리즘을 사용합니다.