У нас вы можете посмотреть бесплатно ¿Por qué falla el Gradiente Descendente? Newton vs. Gradiente (Explicado con Python) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Este video constituye una recopilación exhaustiva sobre la optimización matemática no lineal sin restricciones, diseñada para cubrir desde la teoría base hasta la aplicación numérica avanzada necesaria en ingeniería. +1 A través de un enfoque teórico-práctico, transitamos entre la abstracción matemática (topología, cálculo vectorial) y la implementación computacional utilizando Python (Matplotlib, SymPy). Este material es fundamental para el diseño de sistemas eficientes, desde estructuras mecánicas hasta procesos químicos. +2 En este video aprenderás: Fundamentos Topológicos: Diferencias visuales y matemáticas entre convexidad (búsqueda de mínimos) y concavidad (búsqueda de máximos). El Problema Unidimensional: Cómo funcionan los métodos de búsqueda sin derivadas, específicamente el Método de la Sección Dorada y la Interpolación Parabólica. +1 Fundamentos Multivariables: El rol vital del Vector Gradiente (brújula) y la Matriz Hessiana (mapa de relieve). La Batalla de Algoritmos: Una comparación visual y matemática entre el Método del Máximo Descenso (Gradient Descent) y el Método de Newton. El Problema del Valle Curvo: Análisis de la función de Rosenbrock ("Banana Function") y por qué el gradiente falla donde Newton triunfa. +1 Contenido del Video: 00:00 - Introducción y Marco de Referencia 02:15 - Topología: Convexidad y Concavidad 05:30 - Optimización Unidimensional: Sección Dorada 10:45 - Optimización Multivariable: Gradiente y Hessiana 15:20 - Algoritmos de Descenso: Análisis de Convergencia 18:40 - Gradient Descent vs. Método de Newton 24:10 - El desafío de la Función de Rosenbrock (Banana Function) 28:00 - Conclusiones sobre la curvatura y eficiencia Bibliografía y Referencias: Este contenido se basa en textos canónicos de Nocedal & Wright, S.S. Rao y Luenberger & Ye. Todo el código mostrado esta disponible en este repositorio Github en formato de cuaderno de google colab https://github.com/mepadilla/programa... #Ingenieria #Python #Matematicas #Optimizacion #DataScience #Programacion #MelvinPadilla