TensorFlow中多元函数有极值的示例分析-创新互联
小编给大家分享一下TensorFlow中多元函数有极值的示例分析,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
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python实现
设函数 的某个邻域内有定义,对于该邻域内异于的点,如果都适合不等式
则称函数在点有极大值。
如果都适合不等式
则称函数在点有极小值.
极大值、极小值统称为极值。使函数取得极值的点称为极值点。
有极小值的例子
函数
在点(0,0)处有极小值。因为对于点 (0,0)的任一邻域内异于(0,0)的点,函数值都为正,而在点(0,0)处的函数值为零。从几何上看这是显然的,因为点(0,0,0)是开口朝上的椭圆抛物面
的顶点。
代码
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) X = np.arange(-10, 10, 0.1) Y = np.arange(-10, 10, 0.1) X, Y = np.meshgrid(X, Y) Z = (3*X**2 + 4*Y**2) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1) plt.show()
有极大值的例子
函数
在点(0,0)处有极大值。因为在点(0,0)处函数值为零,而对于点(0,0)的任一邻域内异于(0,0)的点,函数值都为负,点(0,0,0)是位于xOy平面下方的锥面$$z=-\sqrt{x^2+y^2}的顶点。
代码
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) X = np.arange(-10, 10, 0.1) Y = np.arange(-10, 10, 0.1) X, Y = np.meshgrid(X, Y) Z = np.sqrt(X**2 + Y**2)*(-1) ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1) plt.show()
没有极大值也没有极小值的例子
函数z=xy在点(0,0)处既不取得极大值也不取得极小值。因为在点(0,0)处的函数值为零,而在点(0,0)的任一邻域内,总有使函数值为正的点,也有使函
数值为负的点。
像一个马鞍的图形
代码
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) X = np.arange(-10, 10, 0.1) Y = np.arange(-10, 10, 0.1) X, Y = np.meshgrid(X, Y) Z = X*Y ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1) plt.show()
以上是“TensorFlow中多元函数有极值的示例分析”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道!
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