「非最適化」の版間の差分
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多変数関数に1つの実数値を「出力する」方法には最適化(最大化, 最小化)ばかりでなく, 多重積分(離散変数のときは多重和)で表わされる汎関数の場合がある. これを非最適化という. これらは不変埋没原理などによる再帰式で解ける. 実際, 統計学・数学・計算機科学上の種々の問題が 再帰的方法で解かれている. 例えば, オーストラリア兎の問題, 独立同一確率変数列の和の分布関数 , 正整数係数1次方程式の可解性の判定, ハノイの塔の問題などである. | 多変数関数に1つの実数値を「出力する」方法には最適化(最大化, 最小化)ばかりでなく, 多重積分(離散変数のときは多重和)で表わされる汎関数の場合がある. これを非最適化という. これらは不変埋没原理などによる再帰式で解ける. 実際, 統計学・数学・計算機科学上の種々の問題が 再帰的方法で解かれている. 例えば, オーストラリア兎の問題, 独立同一確率変数列の和の分布関数 , 正整数係数1次方程式の可解性の判定, ハノイの塔の問題などである. | ||
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2008年11月13日 (木) 15:13時点における最新版
【ひさいてきか (nonoptimization)】
多変数関数に1つの実数値を「出力する」方法には最適化(最大化, 最小化)ばかりでなく, 多重積分(離散変数のときは多重和)で表わされる汎関数の場合がある. これを非最適化という. これらは不変埋没原理などによる再帰式で解ける. 実際, 統計学・数学・計算機科学上の種々の問題が 再帰的方法で解かれている. 例えば, オーストラリア兎の問題, 独立同一確率変数列の和の分布関数 , 正整数係数1次方程式の可解性の判定, ハノイの塔の問題などである.