Ar gradientu saistītās minimizācijas metodes

dc.contributor.advisor	Bula, Inese
dc.contributor.author	Temirjova, Anastasija
dc.contributor.other	Latvijas Universitāte. Fizikas, matemātikas un optometrijas fakultāte
dc.date.accessioned	2020-07-01T01:12:19Z
dc.date.available	2020-07-01T01:12:19Z
dc.date.issued	2020
dc.identifier.other	76840
dc.identifier.uri	https://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/51853
dc.description.abstract	Bakalaura darbs veltīts vairākargumentu funkciju optimizācijas metodēm, kuras sauc par gradienta metodēm. Darbā apskatītas četras metodes: gradienta metode, gradienta projekcijas metode, nosacītā gradienta metode un stohastiskā gradienta metode. Visām metodēm pievienoti piemēri, kas ilustrē metodes darbību. Metodiska rakstura darbs.
dc.description.abstract	The Bachelors thesis is dedicated to multi variable function optimization methods, which are also known as gradient descent method. The work contains a description of 4 methods: gradient descent method, gradient projection method, conditional gradient method and stochastic descent gradient. Illustrative examples are given to describe each method in use. This is a methodical work.
dc.language.iso	lav
dc.publisher	Latvijas Universitāte
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject	Matemātika
dc.subject	optimizācijas metodes
dc.subject	minimizācija
dc.subject	gradients
dc.subject	gradienta metode
dc.title	Ar gradientu saistītās minimizācijas metodes
dc.title.alternative	Minimization Methods Related to Gradient
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis