Отправлено: 13.11.08 11:17. Заголовок: Страница из справки

Панель связей, закладка Оптимизация
Эта закладка обеспечивает оптимизацию параметров уравнений произвольного вида, аппроксимирующих статистическую зависимость между любыми геофизическими характеристиками, имеющимися в таблице данных.
Для выполнения расчетов необходимо ввести Шаблон уравнения. Обычно используют уравнения, приведенные в литературных источниках (книги, отчеты, справочники). Синтаксис шаблона должен соответствовать требованиям Интерпретатора языка обработки данных. В шаблоне используются имена столбцов таблицы данных и имена параметров уравнения:

Имя1 = Ln( Имя2 * а) + Exp(Имя2 - b * Имя3) - 0.123
В этом шаблоне имена столбцов таблицы: Имя1, Имя2 , Имя3, а искомые параметры уравнения: a и b.
В процессе оптимизации будут найдены значения параметров a и b, обеспечивающие наилучшую аппроксимацию статистики уравнением заданного вида.
Например введен шаблон: Кп = ((dt - а) * (Апс - 0.05) / (c * Апс))^b , где Кп, dt и Апс - имена данных в текущей таблице, a, b и c - искомые параметры. В результате расчетов получаем уравнение:

Кп = ((dt + 138.566)) * (Апс - 0.05) / (90.0748 * Апс))^2.27511
Чтобы получать разумные результаты, желательно чтобы число оптимизируемых параметров не превышало число исходных данных (имен). В противном случае значения некоторых параметров могут не оптимизироваться, оставшись на начальном приближении.
Определение параметров уравнения может быть выполнено одним из нескольких методов оптимизации:
1. Нелдера -Мида (симплексный метод деформируемого многогранника);

2. Девидсона-Флетчера (градиентный спуск с оценкой производных числовым методом);
3. Красильникова (управляемый векторный поиск);
4. Монте-Карло (сходящийся случайный поиск).
Как правило, если шаблон уравнения описывает отношение реальных данных, то любой метод оптимизации дает хороший результат. Если определение параметров уравнения не получается, рекомендуется использовать методы оптимизации в порядке их перечисления выше. Если результат всё равно не получается, значит зависимость между данными имеет другой вид.

Абсолютная точность определения параметров уравнения обычно задается равной 0.001. Уменьшать это значение следует в том случае, если ожидается получение очень малых величин параметров. Например, b = 0.00000235.
Начальный шаг - определяет выбор начального приближения. Желательно, чтобы это значение совпадало с порядком ожидаемых параметров уравнения. Например, если ожидается, что параметры находятся в пределах 0 - 10, начальный шаг можно задать равным 1. Если невозможно сделать никаких предположений о значениях параметров уравнения, то необходимо провести оптимизацию несколько раз, с различным начальным шагом.

После выполнения расчета, полученное уравнение добавляется в редактор в текстовом виде.
После уравнения в той же строке выдаются Статистические оценки связи.

Никто случайно не знает в чём суть оптимизации методом Красильникова (управляемый векторный поиск)?