考虑对根进行数值求解:
你只知道
f, g 连续可微但理论上的微分是不可能的。因此,为此宁愿只将其视为连续的。
.
和本身是未知的,它们可以局部地弱增加或减少。f,g 是离散化 Bellman 迭代的插值。
不可能依靠导数或交叉导数的实际值,但我想,在局部,精度很差,可以计算这些值。
我正在寻找如何解决这个问题的任何输入。像往常一样,性能是关键。如果有人甚至想指出有用的软件包,我将使用 Python。
考虑对根进行数值求解:
你只知道
f, g 连续可微但理论上的微分是不可能的。因此,为此宁愿只将其视为连续的。
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和本身是未知的,它们可以局部地弱增加或减少。f,g 是离散化 Bellman 迭代的插值。
不可能依靠导数或交叉导数的实际值,但我想,在局部,精度很差,可以计算这些值。
我正在寻找如何解决这个问题的任何输入。像往常一样,性能是关键。如果有人甚至想指出有用的软件包,我将使用 Python。
自从和都是可微的,您的问题听起来像是不精确牛顿方法的主要候选者。特别是,您可以通过有限差分来制定雅可比矩阵。查看 Nocedal 和 Wright 关于数值优化的书,特别是第 7 章关于计算导数的实用方法。
如有必要,您可能还希望实施全局收敛策略,例如线搜索或信任区域方法。