<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<oai_dc:dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
<dc:title>Algoritmos iterativos: método del gradiente conjugado para calcular el mínimo de una función bidimensional cuadrática</dc:title>
<dc:creator>Igual García, Jorge</dc:creator>
<dc:contributor>Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación</dc:contributor>
<dc:contributor>Departamento de Comunicaciones</dc:contributor>
<dc:contributor>Instituto Universitario de Telecomunicación y Aplicaciones Multimedia</dc:contributor>
<dc:subject>Optimización</dc:subject>
<dc:subject>Método gradiente conjugado</dc:subject>
<dc:subject>TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES</dc:subject>
<dc:description>OBJETIVO: Aprender cómo funciona el método del gradiente conjugado para un caso práctico correspondiente a una función bidimensional cuadrática. Comprobar que en cada iteración la función va disminuyendo de valor, acercándose al mínimo; en cada iteración las direcciones son ortogonales (conjugadas) y en dos iteraciones se obtiene la solución. INTRODUCCIÓN: El método del gradiente conjugado es un tipo de algoritmo iterativo que se suele usar para minimizar funciones f(x), es decir, para encontrar las x donde el valor de la función es mínimo, en especial funciones cuadráticas donde sólo hay un mínimo global. Se obtiene moviendo el punto x en la dirección opuesta a la de máxima variación, es decir, en la dirección opuesta al gradiente en dicho punto, x(n+1)=x(n)-a*f'(x(n)). La diferencia con el método del gradiente descendente es que el parámetro "a" no es heurístico, sino que se obtiene como aquél que minimiza la función en dicha dirección; de esta forma se consigue que iteraciones sucesivas sean ortogonales (conjugadas).</dc:description>
<dc:description>https://laboratoriosvirtuales.upv.es/eslabon/grad_conj_1</dc:description>
<dc:description>Igual García, J. (2011). Algoritmos iterativos: método del gradiente conjugado para calcular el mínimo de una función bidimensional cuadrática. https://riunet.upv.es/handle/10251/13836</dc:description>
<dc:date>2011-12-02</dc:date>
<dc:type>Objeto de aprendizaje</dc:type>
<dc:identifier>https://riunet.upv.es/handle/10251/13836</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:rights>http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/</dc:rights>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
<dc:publisher>Universitat Politècnica de València</dc:publisher>
</oai_dc:dc>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<rdf:RDF schemaLocation="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns# http://www.europeana.eu/schemas/edm">
<edm:ProvidedCHO about="https://riunet.upv.es/handle/10251/13836">
<dc:title>Algoritmos iterativos: método del gradiente conjugado para calcular el mínimo de una función bidimensional cuadrática</dc:title>
<dc:creator>Igual García, Jorge</dc:creator>
<dc:contributor>Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación</dc:contributor>
<dc:contributor>Departamento de Comunicaciones</dc:contributor>
<dc:contributor>Instituto Universitario de Telecomunicación y Aplicaciones Multimedia</dc:contributor>
<dc:subject>Optimización</dc:subject>
<dc:subject>Método gradiente conjugado</dc:subject>
<dc:subject>TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES</dc:subject>
<dc:description>OBJETIVO: Aprender cómo funciona el método del gradiente conjugado para un caso práctico correspondiente a una función bidimensional cuadrática. Comprobar que en cada iteración la función va disminuyendo de valor, acercándose al mínimo; en cada iteración las direcciones son ortogonales (conjugadas) y en dos iteraciones se obtiene la solución. INTRODUCCIÓN: El método del gradiente conjugado es un tipo de algoritmo iterativo que se suele usar para minimizar funciones f(x), es decir, para encontrar las x donde el valor de la función es mínimo, en especial funciones cuadráticas donde sólo hay un mínimo global. Se obtiene moviendo el punto x en la dirección opuesta a la de máxima variación, es decir, en la dirección opuesta al gradiente en dicho punto, x(n+1)=x(n)-a*f'(x(n)). La diferencia con el método del gradiente descendente es que el parámetro "a" no es heurístico, sino que se obtiene como aquél que minimiza la función en dicha dirección; de esta forma se consigue que iteraciones sucesivas sean ortogonales (conjugadas).</dc:description>
<dcterms:issued>2011-12-02</dcterms:issued>
<dc:type>Objeto de aprendizaje</dc:type>
<dc:identifier>https://riunet.upv.es/handle/10251/13836</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:publisher>Universitat Politècnica de València</dc:publisher>
<edm:type>TEXT</edm:type>
</edm:ProvidedCHO>
<ore:Aggregation about="https://riunet.upv.es/handle/10251/13836">
<edm:dataProvider>Riunet (Universitat Politècnica de València)</edm:dataProvider>
<edm:provider>Hispana</edm:provider>
</ore:Aggregation>
<edm:WebResource about="https://laboratoriosvirtuales.upv.es/eslabon/grad_conj_1">
</edm:WebResource>
</rdf:RDF>
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<europeana:record schemaLocation="http://www.europeana.eu/schemas/ese/ http://www.europeana.eu/schemas/ese/ESE-V3.4.xsd">
<dc:title>Algoritmos iterativos: método del gradiente conjugado para calcular el mínimo de una función bidimensional cuadrática</dc:title>
<dc:creator>Igual García, Jorge</dc:creator>
<dc:contributor>Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación</dc:contributor>
<dc:contributor>Departamento de Comunicaciones</dc:contributor>
<dc:contributor>Instituto Universitario de Telecomunicación y Aplicaciones Multimedia</dc:contributor>
<dc:subject>Optimización</dc:subject>
<dc:subject>Método gradiente conjugado</dc:subject>
<dc:subject>TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES</dc:subject>
<dc:description>OBJETIVO: Aprender cómo funciona el método del gradiente conjugado para un caso práctico correspondiente a una función bidimensional cuadrática. Comprobar que en cada iteración la función va disminuyendo de valor, acercándose al mínimo; en cada iteración las direcciones son ortogonales (conjugadas) y en dos iteraciones se obtiene la solución. INTRODUCCIÓN: El método del gradiente conjugado es un tipo de algoritmo iterativo que se suele usar para minimizar funciones f(x), es decir, para encontrar las x donde el valor de la función es mínimo, en especial funciones cuadráticas donde sólo hay un mínimo global. Se obtiene moviendo el punto x en la dirección opuesta a la de máxima variación, es decir, en la dirección opuesta al gradiente en dicho punto, x(n+1)=x(n)-a*f'(x(n)). La diferencia con el método del gradiente descendente es que el parámetro "a" no es heurístico, sino que se obtiene como aquél que minimiza la función en dicha dirección; de esta forma se consigue que iteraciones sucesivas sean ortogonales (conjugadas).</dc:description>
<dcterms:issued>2011-12-02</dcterms:issued>
<dc:type>Objeto de aprendizaje</dc:type>
<dc:identifier>https://riunet.upv.es/handle/10251/13836</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:rights>http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/</dc:rights>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
<dc:publisher>Universitat Politècnica de València</dc:publisher>
<europeana:provider>Hispana</europeana:provider>
<europeana:type>TEXT</europeana:type>
<europeana:rights>http://www.europeana.eu/rights/rr-f/</europeana:rights>
<europeana:dataProvider>Universitat Politècnica de València</europeana:dataProvider>
<europeana:isShownAt>https://riunet.upv.es/handle/10251/13836</europeana:isShownAt>
</europeana:record>