Anzahl Assoziationen zu diesem Stichwort (einige Beispiele folgen unten) 20, davon 20 (100,00%) mit einer Bewertung über dem eingestellten Schwellwert (-3) und 3 positiv bewertete (15,00%)
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Siehe auch:
positiv bewertete Texte
Der erste Text am 16.12. 2001 um 22:22:24 Uhr schrieb
Henry Helm über Extremwertsuche
Der neuste Text am 29.8. 2021 um 00:46:50 Uhr schrieb
Christine über Extremwertsuche
Einige noch nie bewertete Texte
(insgesamt: 14)

am 16.6. 2003 um 22:41:33 Uhr schrieb
radon über Extremwertsuche

am 6.7. 2017 um 10:50:25 Uhr schrieb
Nymphomanin über Extremwertsuche

am 13.2. 2007 um 22:33:35 Uhr schrieb
Packmann über Extremwertsuche

Einige überdurchschnittlich positiv bewertete

Assoziationen zu »Extremwertsuche«

Henry Helm schrieb am 16.12. 2001 um 22:22:24 Uhr zu

Extremwertsuche

Bewertung: 1 Punkt(e)

Eine Extremwertsuche in der Ebene kann man sich wie das wandern oder springen in einer Berglandschaft vorstellen. Wenn der kurzsichtige auf den höchsten Gipfel will, so geht er einfach immer bergauf. Doch damit hat er vielleicht nur den dritthöchsten Berg erklommen. So gibt es in der Mathematik verschiedene Verfahren zur Extremwertsuche. Ein Teil konstruiert neue Richtungen aus den Höhen mehrerer beieinanderliegender Positionen, oft wird dabei auch die Schrittweite variiert. Andere Methoden gehen von einem überfluteten Gebirge aus und lassen den Wanderer zwischen den noch herausragenden Gipfeln springen. Viele Algorithmen erlauben die Verschlechterung der Zielhöhe durch Zulassen eines zeitweiligen Abstiegs.
Anschaulich kann man sich ineinandergeschachtelte ringförmige Mulden, Eierverpackungen oder in Sand gegrabene Labyrinthe vorstellen.
(Es gibt tatsächlich auch unterhaltsame Literatur dazu !!)

radon schrieb am 7.1. 2003 um 19:07:40 Uhr zu

Extremwertsuche

Bewertung: 2 Punkt(e)

Suche nach lokalen Extrema:

=> Erste Ableitung bilden und gleich Null setzen.
=> Nach x auflösen.
=> Diese x-Stelle in die zweite Ableitung
einsetzen und überprüfen, ob dabei ein von
Null verschiedener Wert herauskommt.
=> Bei f"(x)>0 Minimum.
=> Bei f"(x)<0 Maximum.

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