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MATLAB Discussion :

Méthode gradient pas fixe


Sujet :

MATLAB

Vue hybride

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  1. #1
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    Par défaut Méthode gradient pas fixe
    Bonjour à tous, voila je dois réaliser un programme de gradient simple à pas fixe donc je me suis un peu creusé la cervelle pour pondre un programme que voici et qui ne fonctionne pas, je n'arrive pas à trouver pourquoi.

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    erreur=10^-4;                   %Initialisation
    S=[0.4 0.6 0.3 0.8 0.9];      %Valeurs de la sortie échantillonée
    T0=[2.2 0.1];                    %Valeurs de téta1 et téta2
    pas=10^-3;                      %Le pas
    Te=1;               
    T=T0;
    %*************Attention: Q=norme(S(i)-M(i))^2  vecteur bruit
    for i=1:1:5     
          M(i)=T(1)*(1-exp(-T(2)*i*Te))                 %Réponse du modèle
          dQ1(i)=-2*(1-exp(-T(2))*(S(i)-M(i)))         %Dérivée de Q par rapport à téta1
          dQ2(i)=2*T(1)*(i*Te*exp(-T(2))*(S(i)-M(i)))   %Dérivée de Q par rapport à téta2
    end
     
    for i=1:1:5   
     
        if sqrt(dQ1(i)^2 + dQ2(i)^2) > erreur   %Si norme gradient Q > erreur on stop
            break
        end
     
        T(1) = T(1) - pas*dQ1(i);                       %Calcul du nouveau point téta1
        T(2) = T(2) - pas*dQ2(i);                       %Calcul du nouveau point téta2
     
        M(i)=T(1)*(1-exp(-T(2)*i*Te))                   %Nouvelle réponse du modèle
        dQ1(i)=-2*(1-exp(-T(2))*(S(i)-M(i)))            %Nouvelle dérivé de Q
        dQ2(i)=2*T(1)*(i*Te*exp(-T(2))*(S(i)-M(i)))   
    end
     
    i % nombre d'itérations
    T(1) % position du dernier point téta1
    T(2) % position du dernier point téta2
    Mon probleme est que je retombe toujours sur mes valeurs initial T=[2.2 0.1]
    et i=1 et je ne vois pas ou est mon erreur si quelqu'un peut me venir en aide se serais cool !!

  2. #2
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    Le problème se situe ici :

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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        if sqrt(dQ1(i)^2 + dQ2(i)^2) > erreur   %Si norme gradient Q > erreur on stop
            break
        end

  3. #3
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    Par défaut
    ah merci beaucoup quel erreur bête de ma part je cogitait sur les formules mais pas du tout sur une erreur aussi bête.
    merci beaucoup

    Sinon j'ai lu que l'on pouvait améliorer cette méthode en insérant un gain et en comparant les valeurs de Q(téta1) avec Q(téta2) mais je n'est pas très bien compris. Si vous avez le temps pouvez vous juste m'expliquer le principe ?

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