Минимизация функции многих переменных. Приближённые численные методы. Метод Монте-Карло

Теорема Вейерштрасса: пусть - множество функций непрерывных на замкнутом ограниченном множестве . Если , тогда достигает своих наибольшего и наименьшего значений.

Обобщение: если - точка экстремума, то в этой точке либо выполняется формула (1), либо производная не определена. Определение: точки, в которых выполняется условие (1), называются точками экстремума функции . Сейчас изложим достаточные условия существования экстремумов функции многих переменных. Для этого вспомним некоторые сведения из теории квадратичных форм.

Для решения этого вопроса надо привлечь старшие производные и формы более высокого порядка, для которых соответствующей общей теории пока нет, поэтому нужно обращаться к численным исследованиям.

Как мы видели из последнего численного примера, строгий аналитический метод не всегда приводит к цели (случай, когда в критической точке). В подобных, и в более сложных случаях применяют различные приближённые аналитические методы, которые в математическом смысле иногда менее строго обоснованы, но, тем не менее порой приводят к желаемому результату. К таким методам относятся и градиентные методы наискорейшего спуска.

Для минимизации функции многих переменных разработано множество численных методов, но большинство из них связано с подсчётом градиента функции, что со своей стороны может дать эффективные алгоритмы вычисления лишь, если удаётся аналитически подсчитать частные производные. Между тем, более универсальным методом минимизации функции многих переменных является метод перебора, при котором произвольным образом разбивается область определения функций на симплексы и в каждом узле симплекса вычисляется значение функции, причём происходит сравнение – перебор значений и на печать выводится точка минимума и значение функции в этой точке.