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[최적화] 뉴턴법(Newton's method)

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뉴턴 법(Newton's method)비선형 방정식의 근을 근사하는 수치 해석 방법 중 하나다. 이 방법은 주어진 함수에 대해 초기 추정값에서 시작하여, 반복적으로 접선을 따라 이동하면서 근에 점점 가까워지는 원리를 사용한다. 이 방법은 뉴턴-랩슨 법(Newton-Raphson method)이라고도 한다.

뉴턴법의 공식은 다음과 같다.

 

$x_{n+1} = x_n - \frac{f(x_n)}{f'(x_n)}$

 

여기서 $x_n$은 현재 추정값이고, $x_{n+1}$은 다음 추정값이다. $f(x_n)$은 현재 추정값에서 함수의 값이고, $f'(x_n)$은 현재 추정값에서 함수의 도함수 값이다.

뉴턴법을 사용하려면 다음과 같은 과정을 거친다.

  1. 초기 추정값 $x_0$을 선택합니다.
  2. 뉴턴법 공식을 사용하여 새로운 추정값을 계산한다.
  3. 원하는 정확도에 도달할 때까지 2단계를 반복한다.

 

뉴턴법은 수렴이 빠르지만, 함수의 도함수가 0이 되는 경우와, 초기 추정값이 근에서 너무 멀리 떨어져 있는 경우에는 적절한 결과를 얻기 어려울 수 있다. 이러한 경우에는 다른 근사 방법을 고려해야 한다.

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