问题标签 [convergence]

假设我正在求解一个非线性方程组。一个简单的例子是：

如何确定收敛速度？'Display'，'iter'向我展示了每一步的规范，但我找不到提取这些值的方法。（对于这个特定的例子，我相信fsolve不会收敛到正确的解决方案，而是收敛到局部最小值。然而，这不是问题。我只是想找到一种方法来估计收敛速度。）

我在 Python 中有一个具有狄利克雷条件的 2D 拉普拉斯的 SOR 解决方案。如果 omega 设置为 1.0（使其成为 Jacobi 方法），则解收敛得很好。但是使用给定的欧米茄，无法达到目标误差，因为解决方案在某些时候变得疯狂，无法收敛。为什么它不与给定的欧米茄公式收敛？ repl.it 上的实时示例

我正在尝试使用遗传算法构建一个 4 x 4 数独求解器。我对收敛到局部最小值的值有一些问题。我正在使用排名方法并删除排名最低的两个答案可能性，并用两个排名最高的答案可能性之间的交叉替换它们。为了额外帮助避免局部最小值，我也在使用突变。如果在特定的生成数量内没有确定答案，我的人口就会充满全新的随机状态值。但是，我的算法似乎陷入了局部最小值。作为健身功能，我正在使用：

（开放方格的总数 * 7（每个方格可能的违规；行、列和框））- 总违规

population是整数数组的 ArrayList，其中每个数组都是基于输入的数独的可能结束状态。为群体中的每个阵列确定适合度。

有人可以帮助我确定为什么我的算法会收敛于局部最小值，或者可能会推荐一种用于避免局部最小值的技术。任何帮助是极大的赞赏。

健身功能：

分频功能：

突变功能：

我正在尝试使用 gnls 函数将逻辑增长曲线拟合到一些数据。

数据：

代码：

这是给出错误消息：

我在几个地方读过，增加到nlsTols0.1 应该可以解决问题，但我尝试将它以一个数量级的增量增加到 100，它给出了相同的错误。

我也试过增加tolerance，但无济于事。

谁能看到这个问题的解决方案？

我正在运行 1000 次迭代的蒙特卡洛模拟。在每次迭代中，我使用 Harrell 的 rms 包中的 lrm 函数拟合加权逻辑回归模型。使用以下代码拟合模型： lrm(y ~ x, weights=wt,x=T,y=T) 从拟合模型中，我提取了一些信息，例如回归系数和估计的标准误差。

模拟因错误消息而崩溃：无法使用“lrm.fit”拟合模型。

我想通过仅在安全的情况下评估功能来防止模拟崩溃。在绝大多数迭代中，没有问题。不知何故，在每次迭代中，我想告诉 R 只有在可以安全完成的情况下才适合该函数。

有没有办法做到这一点？

编辑：“反向依赖分析”本来是我搜索的关键字 - 不幸的是我无法正确描述我的问题（也许这与这不是标准的事情有关 - 我实际上什至没有真正的用例为了这）。

假设我有一个典型的收敛问题，并且依赖关系：树告诉我这样的事情：

[INFO] com.my.group:myProject:jar:1.0.1 [INFO] +- org.not.my.group:a-direct-dependency:jar:1.1:compile [INFO] | \- org.not.my.group:transitive-dependency-A:jar:1.14.0:compile [INFO] \- org.not.my.group:another-direct-dependency:jar:1.1:compile [INFO] \- (org.not.my.group:transitive-dependency-A:jar:1.18.0:compile - omitted for conflict with 1.14.0)

有没有办法分析一个中央存储库（也可以使用nexus webgui）来找出是否有一个（更新的）版本org.not.my.group:a-direct-dependency:jar依赖于传递依赖org.not.my.group:transitive-dependency-A:jar，但在版本1.18.0而不是1.14.0？

或者一般问：我可以通过中央存储库（或任何远程存储库）找出谁依赖于一个工件，就像我在本地使用它找到它一样？：

mvn dependency:tree -Dincludes=org.not.my.group:transitive-dependency-A:jar:1.18.0 -Dverbose

为了进一步澄清：在上述（虚构的）场景中，我将使用三个“级别”的解决方案来解决收敛问题，而第一个将尽可能是选择，而最新的是“肮脏的修正”。

1 - 对齐版本：如果我的依赖项 - 拥有或第三方 - 直接或传递 - 确实依赖于相同的工件X但定义了不同的版本，我最好尝试在树中找到 X 的较新版本或对X的依赖项其余依赖项的通用版本。这样我假设X的“适当升级”，因为他们可能需要应用代码更改。

2 - 排除依赖项：如果我找不到这样的工件，我将继续尝试排除较低版本，希望具有此排除项的依赖项可以处理较新版本。这需要进行严格的测试，因为我不能保证正确指向版本的较新版本 - 我基本上告诉 maven “这个依赖项也可以与版本的另一个依赖项一起工作，即使因此我不知道这个依赖项的内部设计" - 即使编译成功，我仍然可能会遇到运行时问题。

3 - 使用dependencyManagement：由于使用dependencyManagement可能导致“屏蔽”（隐藏/超越）强制插件的某些收敛问题，我实际上不再认为这是一个解决方案（对于我的设置）......说我遇到了收敛问题并使用dependencyManagement解决了它 - 稍后 - 传递依赖项之一发生变化并导致实施器插件不再能够检测到的类似收敛问题。

旁注：我希望我的英语能更好，这样我就可以更容易地描述这些具体的话题……最终让你们更容易理解我。感谢我已经收到的输入:)

我正在尝试编写一个while循环迭代，以便在我的值收敛时停止。当新值与上一个值仅相差 1% 时，我希望代码停止。这是迭代关系：

到目前为止，这是我的代码：

我是 matlab 和一般编码的新手，我知道我的代码陷入了无限循环，但我不知道为什么。

任何帮助深表感谢！

我正在使用 glmer 函数进行模拟。对于每次模拟，我都会提取估计值，......到数据库中，但我还希望有一个变量来指示模拟数据是否正确收敛。（我收到警告，例如奇异收敛，错误收敛，......但无论如何都会给出估计值）。

我试试

它永远不会回报我，即使它不同`

我正在使用遗传算法（用于优化）实现图像重建方法。我随机选择了 10 个种群（每个种群是一个图像，其强度值按行主要顺序排列）如下

我的问题是，我可以选择与图像相似的初始种群（即重建图像）遗传算法会快速收敛吗？如果是，如何初始化与重建图像相似的总体（假设我有一个重建图像）。

我得到了这个系列的错误解决方案：(-1/4)^(n+1)*(z-1)^n

对于|z-1|<4该级数是否趋于收敛于-1/3+z

Forz=0.5应该是解决方案-2/7，但如果我尝试用 c 绘图，结果是 0...

这是我的代码：