• Как продвинуть сайт на первые места?
    Вы создали или только планируете создать свой сайт, но не знаете, как продвигать? Продвижение сайта – это не просто процесс, а целый комплекс мероприятий, направленных на увеличение его посещаемости и повышение его позиций в поисковых системах.
    Ускорение продвижения
    Если вам трудно попасть на первые места в поиске самостоятельно, попробуйте технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Если ни один запрос у вас не продвинется в Топ10 за месяц, то в SeoHammer за бустер вернут деньги.
  • Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
    Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
    Для новых пользователей первый месяц бесплатно.
    Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:
    Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
    Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
    Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;


Иллюстрированный самоучитель по MatLab

Квадратичный метод сопряженных градиентов. Метод минимизации обобщенной невязки. Квазиминимизация невязки.

Квадратичный метод сопряженных градиентов реализуется в системе MATLAB с помощью функции cgs:

  • cgs(A.B) – возвращает решение X СЛУ А*Х=В. А – квадратная матрица. Функция cgs начинает итерации от начальной оценки, по умолчанию представляющей собой вектор размера n, состоящий из нулей. Итерации производятся либо до сходимости метода, либо до появления ошибки, либо до достижения максимального числа итераций. Сходимость метода достигается, когда относительный остаток norm(B-A*X)/norm(B) меньше или равен погрешности метода (по умолчанию le-6). Функция cgs(…) имеет и ряд других форм записи, аналогичных описанным для функции bieg(…). Пример:
>> cgs(A.B)
CGS converged at iteration 4 to a solution
with relative residual 4e-014
ans =
1.0000
2.0000
3.0000
4.0000

Метод минимизации обобщенной невязки

Итерационный метод минимизации обобщенной невязки также реализован в системе MATLAB. Для этого используется функция gmres:

  • gmres (А, В .restart) – возвращает решение X СЛУ А*Х=В. А – квадратная матрица. Функция gmres начинает итерации от начальной оценки, представляющей собой вектор размера и, состоящий из нулей. Итерации производятся либо до сходимости к решению, либо до появления ошибки, либо до достижения максимального числа итераций. Сходимость достигается, когда относительный остаток norm(B-A*X)/norm(B) меньше или равен заданной погрешности (по умолчанию 1е-6). Максимальное число итераций – минимум из n/restart и 10. Функция gmres (…) имеет и ряд других форм записи, аналогичных описанным для функции bieg(…). Пример:
>> gmres(A.B)
GMRES(4) converged at Iteration 1(4) to a solution with relative residual 1e-016
ans =
1.0000
2.0000
3.0000
4.0000

Квазиминимизация невязки – функция qmr

Метод решения СЛУ с квазиминимизацией невязки реализует функция qmr:

  • qmr (А, В) – возвращает решение X СЛУ А*Х=b. Матрица А должна быть квадратной. Функция qmr начинает итерации от начальной оценки, представляющей собой вектор длиной п, состоящий из нулей. Итерации производятся либо до сходимости метода, либо до появления ошибки, либо до достижения максимального числа итераций. Максимальное число итераций – минимум из п и 20. Функция qmr(…) имеет и ряд других форм записи, аналогичных описанным для функции bieg (…). Пример:
>> qmr(A.B)
QMR converged at iteration 4 to a solution
with relative residual 1.1e-014
ans =
1.0000
2.0000
3.0000
4.0000
Если Вы заметили ошибку, выделите, пожалуйста, необходимый текст и нажмите CTRL + Enter, чтобы сообщить об этом редактору.