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(一)装置特点及视电阻率野外计算公式1.装置特点图1-27 中间梯度法装置示意图中间梯度法的装置特点如图1-27所示,这种装置的供电极距AB很大,通常选取为覆盖层厚度的7~8倍。测量极距MN相对于AB小得多,一般选用MN=(1/30~1/50)AB,工作中保持A和B固定不动,M和N在A、B间的中部约(1/2~1/3)AB的范围内同时移动,逐点进行测量,测点为MN的中点。中间梯度法的电场属于两个异性点电流源的电场,在AB中部(1/2~1/3)AB的范围内电场强度,即电位的梯度变化很小,电流基本与地表平行,呈平行的均匀场特点。这也就是中间梯度法名称的由来。均匀电场不仅在A、B连线的中部是如此,在A、B连线两侧AB/6范围内的测线中部也近似如此。所以,中间梯度法不仅可以在A、B两极所在的测线上移动M、N进行测量,而且在A、B固定的情况下,还可以在AB两侧AB/6范围内的测线上进行测量。这种“一线布极,多线测量”的方式,比其他电剖面方法(特别是联合剖面法)生产效率要高得多。2.视电阻率的野外计算公式中间梯度法的视电阻率按下式计算:电法勘探技术式中装置系数K为电法勘探技术在旁侧线上,其装置系数的一般表示式为电法勘探技术式中:x为MN中点的横坐标位置;y为纵坐标;坐标原点取在AB。
梯度法求目标函数f(x)=x1^2+x2^2-x1x2-10x1-4x2+60的极小值 grandf(x)=(2x1-x2-10,2x2-x1-4)令两个部分分别为0;得到x1=8,x2=6;f(x)=4.
为什么梯度下降能找到最小值? 在梯度下降的算法中,如果只到了局部的最小值,那么偏导数还是会等于零,就会收聚了,就不会再往外面跳出…
什么是梯度下降法? 梯度下降法简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法。张戎:深度学习中的优化算法在深度学习中,经常有…
梯度法[1,6]
梯度下降法和共轭梯度法有何异同? 一道考研题 共轭方向法(不一定是共轭梯度)的思想就是在N维优化问题中,每次沿一个方向优化得到极小值,后面再沿其他方向求极小值的时候,不会影响前面已经得到的沿那些。
梯度下降法和随机梯度下降法的区别 梯度下降和随机梯度下降之间的关键区别:1、标准梯度下降是在权值更新前对所有样例汇总误差,而随机梯度下降的权值是通过考查某个训练样例来更新的。2、在标准梯度下降中,。