قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
التدرج المترافق
طريقة تكرارية لحل أنظمة المعادلات الخطية ومشاكل التحسين غير الخطية، باستخدام اتجاهات مترافقة زوجيًا لضمان التقارب في عدد محدود من التكرارات.
طريقة فليتشر-ريفز
خوارزمية التدرج المترافق التي تحسب اتجاه البحث الجديد باستخدام نسبة مربعات التدرجات، مما يضمن الترافق مع الاتجاهات السابقة.
طريقة بولاك-ريبيير
متغير من التدرج المترافق يستخدم صيغة تحديث تتضمن فروق التدرجات المتتالية، وغالبًا ما يوفر تقاربًا أفضل للدوال غير الخطية.
التهيئة المسبقة
تحويل النظام الأصلي لتحسين خصائصه العددية، مما يسرع تقارب التدرج المترافق عن طريق تقليل شرطية المصفوفة.
المتجه المترافق
مجموعة من المتجهات المتعامدة بالنسبة لمصفوفة موجبة محددة، مما يضمن أن كل اتجاه بحث جديد يحسن الحل دون المساس بالاتجاهات السابقة.
خطوة التدرج
معامل قياسي يحدد حجم الحركة في اتجاه التدرج في كل تكرار، وهو أمر بالغ الأهمية لاستقرار وسرعة التقارب.
مصفوفة هيس
مصفوفة المشتقات الجزئية الثانية لدالة قياسية، توفر معلومات حول الانحناء المحلي وهي ضرورية في طرق التحسين من الدرجة الثانية.
الحد الأدنى الشامل
نقطة في المجال حيث تصل دالة الهدف إلى أدنى قيمة لها عبر مساحة البحث بأكملها، وهي الهدف النهائي لخوارزميات التحسين.
طريقة نيوتن-رافسون
خوارزمية تكرارية تستخدم مصفوفة هيس لتقريب الدالة محليًا بدالة تربيعية، مما يوفر تقاربًا تربيعيًا بالقرب من الحد الأدنى.
المعيار الإقليدي
قياس حجم المتجه في الفضاء الإقليدي، ويُحسب كالجذر التربيعي لمجموع مربعات مكوناته.