ascending method的意思|示意
上行法，上升法
ascending method的用法详解
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英语单词ascending method的用法讲解
ascending method（爬山法）是一种在多元函数优化中广泛用于求极小值的一种算法，其主要思想是以一个步进步幅不断向未知函数极小值方向前进，利用一系列步进步幅不断缩小，从而逐渐接近极小值的方法来求解未知函数的极小值。以二元函数为例，当函数曲线附近存在极值点，并且曲线在极值点处的切线不存在交点时，爬山法便利用该特性求解函数极值。
爬山法的步骤：
1. 首先要给定起始点，并根据主成分法构建出若干连续的可达点，从而形成一条爬山路线；
2. 对这条爬山路线上的每个点，都计算出它们的值函数，如果值函数的取值均为正，则表明沿着这条路线的前进方向可以获得极小值；
3. 若值函数有负值，则表明沿着这条路线的反方向可以获得极小值，此时要将原来找到的极大值点改为极小值点；
4. 最后再依据函数的定义域及起始点，对每个点重新计算值函数，按照相应的步进步幅，不断向未知函数极小值方向前进，直至收敛为止。
爬山法的优点在于尝试次数少，容易实现，也不容易陷入局部最优解，但是其缺点也不容忽视，爬山法求解的收敛速度较慢，而且容易陷入局部最优解。
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