函数的梯度是一个（）。A、标量B、向量C、T阶偏导数D、一阶偏导数

函数的梯度是一个（）。

  • A、标量
  • B、向量
  • C、T阶偏导数
  • D、一阶偏导数

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优化设计中,梯度方向是函数值下降最快的方向。() 此题为判断题(对，错)。
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下列选项中,描述正确的是()。 A.一个函数的函数体中可以包含另一个函数的调用B.一个函数的函数体中可以包含另一个函数的定义C.一个函数的函数体中不可以包含另一个函数的调用D.一个函数的函数体中不可以包含另一个函数的定义
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无约束优化问题,多元函数极小值的充要条件。 A、梯度为0，Hessian为正定矩阵B、梯度为0，Hessian为负定矩阵C、梯度为0D、Hessian为负定
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函数在点(0，1)处的梯度等于 A.AiB.-iC.jD.-j
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要将一个有约束问题的求解转化为一系列无约束问题的求解，可以选择（）A、复合形法B、简约梯度法C、罚函数法D、共轭梯度法
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正弦函数的自相关函数是一个（）函数。
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（）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。A、损失函数B、优化函数C、反向传播D、梯度下降
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FID信号是一个随（）变化的函数，故又称为（）函数；而NMR信号是一个随（）变化的函数，故又称为函数。
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函数变化率最大的方向是（），函数变化率最大的数值是梯度的模。
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在无约束优化方法中，只利用目标函数值构成的搜索方法是（）。A、梯度法B、Powell法C、共轭梯度法D、变尺度法
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于多元函数的无约束优化问题，判断其最优点可以根据（）。A、目标函数的梯度判定B、目标函数的性态判定C、目标函数的凹凸性判定D、目标函数值的大小判定
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函数f（X）在给定点X（K）的梯度向量是函数等值线在该点X（K）的（）方向。A、趋近线方向B、平行线方向C、切线方向D、法线方向
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多元函数F（x）在x*处梯度F（x*）=0是极值存在的（）条件。
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由于函数极值点的必要条件是函数在这一点的梯度值的模为（），因此当迭代点的函数梯度的模已充分小时，则认为迭代可以终止。
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由于函数极值点的必要条件是函数在这一点的（）的模为零，因此当迭代点的函数梯度的模已充分小时，则认为迭代可以终止。
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梯度方向是函数具有（）的方向。A、最速下降B、最速上升C、最小变化D、最大变化率
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对于梯度回波的描述，下列正确的是（）A、FLASH序列是梯度回波序列B、与SE序列不同，使用的第一个脉冲小于90°C、FISP序列是梯度回波序列D、用一个方向序列相反的梯度磁场代替180°脉冲产生回波E、以上全对
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一个程序的执行是从（）A、本程序的第一个函数开始，到最后一个函数结束B、本程序的main函数开始，到main函数结束C、本程序的main函数开始，到最后一个函数结束D、本程序的第一个函数开始，到main函数结束
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单选题要将一个有约束问题的求解转化为一系列无约束问题的求解，可以选择（）A复合形法B简约梯度法C罚函数法D共轭梯度法
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单选题在无约束优化方法中，只利用目标函数值构成的搜索方法是（）。A梯度法BPowell法C共轭梯度法D变尺度法
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填空题由于函数极值点的必要条件是函数在这一点的（）的模为零，因此当迭代点的函数梯度的模已充分小时，则认为迭代可以终止。
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单选题（）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。A损失函数B优化函数C反向传播D梯度下降
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填空题函数变化率最大的方向是（），函数变化率最大的数值是梯度的模。
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填空题由于函数极值点的必要条件是函数在这一点的梯度值的模为（），因此当迭代点的函数梯度的模已充分小时，则认为迭代可以终止。
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判断题电场强度可表示为标量函数或电位的负梯度.A对B错
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单选题于多元函数的无约束优化问题，判断其最优点可以根据（）。A目标函数的梯度判定B目标函数的性态判定C目标函数的凹凸性判定D目标函数值的大小判定
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单选题函数的梯度是一个（）。A标量B向量CT阶偏导数D一阶偏导数
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