Requiert: Full or Professional Edition

Résout le problème de minimisation sans contrainte pour une fonction non linéaire arbitraire. Vous devez sélectionner manuellement l'instance polymorphe à utiliser.


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Pour les fonctions régulières dont les dérivées première et seconde sont définies, l'algorithme Quasi-Newton de Broyden est en général le plus rapide à converger. Si vous avez des problèmes de convergence avec l'algorithme Quasi-Newton de Broyden, vous pourrez peut-être les résoudre en employant l'algorithme du gradient conjugué. L'algorithme de descente du simplexe repose sur des évaluations de fonction ; il est souvent capable de trouver une solution lorsque la fonction n'est pas régulière et que les autres algorithmes n'arrivent pas à converger.

Exemples

Reportez-vous aux fichiers d'exemple inclus avec LabVIEW.

  • labview\examples\Mathematics\Optimization\Optimize Extended Rosenbrock.vi