Р = 2,@ = ;, вс;е п 
= ШЬ 
Величина 
фд 
будет равна°
ы-веВа ) ВСа у)
Рис.6. Последовательное измель-
чение сетки при поиске
параметров методом скани--
рования. В узлах - значё-
ния среднеквадратичной
погрещности модели
42
Результаты расчетов на исходной
крупной сетке 5 х 5 узлов и ход
последующего ее измельчения по-
казаны на рис.6. Первое измельчение провели близ узла А, 
так как
именно в нем ФА достигла наименьшего значения 0,88. В последую-
щих дентрах более мелких сеток -узлах В,С 
й Д имели значения
соответственно,О,253, 0,077 и 0,063. Расчеты были прекращены при
Ь =0,628 и Ь, =0,401.
Если соединить между собой узлы А,В,С,Д и т.д., близ которых
проводилось очередное измельчение сетки, то получится ломаная
линия, показнвающая траекторию поиска в плоскости переменных
Ь, - Ь,„ . Оказывается, изменение налравлений траектории поиска мож-
но автоматизировать. С этой целью для эмпирических моделей, ког-
да расчет выходной переменной несложен, чаще всего применяют ал-
горитмы градиентных методов поиска минимума Фа (или ©; ). Напри-
мер, при использовании так называемого метода наискорейшего спуска
а) выбирают) начальное приближение значений параметров Ь Ь?,...
.. ) Ьр 
‚
6) в пространстве переменных | Ъ„ Ъ,., Ь,} находят направление,
при продвижении в котором переменная отклика Ъ, уменьшает-
ся найболее быстро; если даже на этом направлении Фд убы-
вает очень слабо - вычисления прекращают, В Противном слу-
чае переходят к п. (в);
в) делают несколько шагов в выбранном направлении, вычисляя
на каждом шагу Ф л следя за тем, чтобы на каждом шагу
©Р уменьшалась;
г) когда Р, перестает убывать, переходят к п. (6).
Разные варианты алгоритмов градиентных методов отличеются 1) сло-
собом определения направления наиболее быстрого убывания и &) сдо-
- 22 -
4/
4/ 
25 
49 в,