Ε-近似アルゴリズム - 版の履歴

2008年11月5日 (水) 08:02にAlbeit-Kunによる

2008-11-05T08:02:53Z

Orsjwiki: "Ε-近似アルゴリズム" を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]

2007-07-19T16:16:56Z

"Ε-近似アルゴリズム" を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]

2007年7月17日 (火) 01:12に122.17.2.240による

2007-07-17T01:12:02Z

2007年7月11日 (水) 06:35に131.112.125.102による

2007-07-11T06:35:08Z

122.17.2.240: 新しいページ: ''''【いぷしろんきんじあるごりずむ (ε-approximation algorithm)】''' 最適化問題の近似解を求める近似アルゴリズムについて, 目的...'

2007-07-09T11:59:25Z

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'''【いぷしろんきんじあるごりずむ (ε-approximation algorithm)】'''

最適化問題の近似解を求める近似アルゴリズムについて, 目的関数(適応度関数)を$f(x)$, 最適解を$x^*$, また近似アルゴリズムによって得られる近似解を$\widehat{x}$としたとき, どのような問題例であっても\[ \frac{|f(\widehat{x})-f(x^*)|}{f(x^*)} \leq \varepsilon \]を満たすものを$\varepsilon$-近似アルゴリズムという. ただし, $f(x^*)>0$を仮定しており, $0\leq \varepsilon$である. $\varepsilon $が0に近いほど精度の高い近似アルゴリズムとなる.

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	を満たすものを<math>\varepsilon \,</math>-近似アルゴリズムという. ただし, <math>f(x^*)>0 \,</math>を仮定しており, <math>0\leq \varepsilon \,</math>である. <math>\varepsilon \,</math>が<math>0 \,</math>に近いほど精度の高い近似アルゴリズムとなる.		を満たすものを<math>\varepsilon \,</math>-近似アルゴリズムという. ただし, <math>f(x^*)>0 \,</math>を仮定しており, <math>0\leq \varepsilon \,</math>である. <math>\varepsilon \,</math>が<math>0 \,</math>に近いほど精度の高い近似アルゴリズムとなる.
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		+	[[category:近似・知能・感覚的手法\|いぷしろんきんじあるごりずむ]]

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 最適化問題の近似解を求める近似アルゴリズムについて, 目的関数(適応度関数)を<math>f(x) \,</math>, 最適解を<math>x^* \,</math>, また近似アルゴリズムによって得られる近似解を<math>\widehat{x} \,</math>としたとき, どのような問題例であっても
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   \frac{|f(\widehat{x})-f(x^*)|}{f(x^*)} \leq \varepsilon
 \,</math>
 を満たすものを<math>\varepsilon \,</math>-近似アルゴリズムという. ただし, <math>f(x^*)>0 \,</math>を仮定しており, <math>0\leq \varepsilon \,</math>である. <math>\varepsilon  \,</math>が<math>0 \,</math>に近いほど精度の高い近似アルゴリズムとなる.

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	'''【いぷしろんきんじあるごりずむ (ε-approximation algorithm)】'''		'''【いぷしろんきんじあるごりずむ (ε-approximation algorithm)】'''

−	最適化問題の近似解を求める近似アルゴリズムについて, 目的関数(適応度関数)を$f(x)$, 最適解を$x^$, また近似アルゴリズムによって得られる近似解を$\widehat{x}$としたとき, どのような問題例であっても\[ \frac{\|f(\widehat{x})-f(x^)\|}{f(x^)} \leq \varepsilon \]を満たすものを$\varepsilon$-近似アルゴリズムという. ただし, $f(x^)>0$を仮定しており, $0\leq \varepsilon$である. $\varepsilon ~~$が0に近いほど精度の高い近似アルゴリズムとなる~~.	+	最適化問題の近似解を求める近似アルゴリズムについて, 目的関数(適応度関数)を<math>f(x) \,</math>, 最適解を<math>x^* \,</math>, また近似アルゴリズムによって得られる近似解を<math>\widehat{x} \,</math>としたとき, どのような問題例であっても
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		+	<math>
		+	\frac{\|f(\widehat{x})-f(x^)\|}{f(x^)} \leq \varepsilon
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		+	を満たすものを<math>\varepsilon \,</math>-近似アルゴリズムという. ただし, <math>f(x^*)>0 \,</math>を仮定しており, <math>0\leq \varepsilon \,</math>である. <math>\varepsilon \,</math>が<math>0 \,</math>に近いほど精度の高い近似アルゴリズムとなる.

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