add docs

lab2/HookJeeves.py

@@ -90,44 +90,6 @@ def hooke_jeeves(
     return x, f(x), x_err
 
 
-# def exploratory_search(
-#     f, x, delta, r=lambda x: True, fit=lambda a, b: a < b, x_err=None
-# ):
-#     log()
-#     log("Выполняем исследующий поиск")
-
-#     if x_err is None:
-#         x_err = get_errors_vector(x)
-
-#     x_new = np.array(x)
-#     f_x_new = f(x_new)
-
-#     for i in range(len(x)):
-#         x_up = x_new.copy()
-#         x_down = x_new.copy()
-
-#         x_up[i] += delta[i]
-#         x_down[i] -= delta[i]
-
-#         f_x_up = f(x_up)
-#         f_x_down = f(x_down)
-
-#         if not r(x_up) or not r(x_down):
-#             log("Ограничение ОДЗ")
-
-#         if fit(f_x_up, f_x_new) and fit(f_x_up, f_x_down) and r(x_up):
-#             x_new = x_up
-#             f_x_new = f_x_up
-#         elif fit(f_x_down, f_x_new) and r(x_down):
-#             x_new = x_down
-#             f_x_new = f_x_down
-
-#     if any([x_new[i] != x[i] for i in range(len(x))]):
-#         log("Найдена точка", x_new, f(x_new))
-
-#     return x_new, x_err
-
-
 def exploratory_search(
     f, x, delta, r=lambda x: True, fit=lambda a, b: a < b, x_err=None, delta_err=None
 ):

lab2/README.md

@@ -0,0 +1,73 @@
+# Лабораторная работа по вычислительной математике "Нелинейное программирование"
+
+## Запуск
+
+Склонировать проект и перейти в директорию проекта
+
+```shell
+git clone ... project
+cd project
+```
+
+Создать виртуальное окружение
+
+```shell
+python3 -m venv .venv
+```
+
+Активировать ыиртуальное окружение
+
+```shell
+#win powershell
+.venv/Scripts/activate.ps1
+
+# win bash
+source
+
+# unix
+source .venv/bin/activate 
+```
+
+Установить зависимости
+
+```shell
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+Запустить скрипт
+
+```shell
+python3 HookJeeves.py
+```
+
+Результат выполнения будет отображен в консоли и в файле `result.log`
+
+## Организация работы
+
+1. Лабораторная работа выполняется индивидуально.
+2. Лабораторная работа состоит из двух частей, основная часть и дополнительные задания в зависимости от качества выполнения работы.
+3. Выбрать можно любой из предложенных вариантов, которые отличаются уровнем сложности и, как следствием, максимальным числом баллов, которое можно получить за выполнение.
+4. Оценивается результат выполнения, а не качество написанного кода. Допускается реализация на любом языке программирования или среде разработки позволяющей решить задачу (1С, Excel, MatLAB, Maple и тд). Например, можно использовать макросы в Excel, но нельзя использовать готовый плагин для решения задач.
+5. Допускается использование математических библиотек и пакетов реализующих вспомогательные функции, такие как операции с векторами и матрицами, вычисление градиента и Гессиана, основные математические функции. Использование готовых методов оптимизации не допускается.
+
+## Общее задание
+
+1. Необходимо составить программную реализацию одного из изученных методов оптимизации полиномиальной функции с оценкой абсолютной погрешности работы данного метода.
+2. Программа должна позволять ввести произвольные значения в заранее подготовленный файл, с клавиатуры или другим общепринятым способом. Генерация случайных данных не допускается.
+3. Количество ненулевых коэффициентов в проверочных примерах должно быть не менее 10.
+4. Результатом работы программы должны быть:
+    - Значения неизвестных (массив X) для минимума и максимума функции на заданном отрезке.
+    - Результаты подстановки неизвестных целевую функцию
+    - Оценки абсолютных погрешностей для найденных значений
+    - Поощряется вывод промежуточных вычислений и графиков функции.
+5. Полученные абсолютные погрешности вычислений должны быть допустимыми, то есть не превышать половины единицы измерения искомых величин (не превышать 5%).
+
+## Пояснения по расчету погрешностей
+
+1. Для расчета погрешностей необходимо использовать формулы из соответствующей лекции со слайдов 7 и 8. Так как все алгоритмы подразумевают только выполнения базовых математических операций, то формулы со слайда 9, вам скорее всего не пригодятся.
+2. Погрешности исходных данных считаются по умолчанию и равны половине последнего введенного знака. То есть для числа 48 абсолютная погрешность равна 0.5, а для числа 48.01 абсолютная погрешность равна 0.005. Отдельно вводить погрешности для входных данных не требуется. Таким образом для достижения требуемого результата значения на входе должны иметь достаточно малые абсолютные погрешности.
+3. Для косвенной само-проверки расчета погрешностей разумно подсчитывать общее количество операций сложения, вычитания, умножения и деления. Это позволит понять где идет наибольшее накопление погрешностей и исправить ошибку. 
+
+## Вариант задания
+
+![Вариант задания](docs/zadanie.png)