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n変数の関数の最小化のための方法が説明されている。この方法は、一般的なシンプレックスの(n + 1)頂点での関数値の比較に依存し、その後、最も高い値を持つ頂点を別の点に置き換える。シンプレックスは局所的な地形に適応し、最終的な最小値に収縮する。この方法は効果的で計算的にも簡潔であることが示されている。最小値近傍で必要となるヘッセ行列の推定手順も示されており、これは統計的推定問題において必要となる。
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Nelderら（Fri,）はこの問題を研究した。
www.synapsesocial.com/papers/697e45dd4c2b864aa9f5e61e — DOI: https://doi.org/10.1093/comjnl/7.4.308
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context:
J. A. Nelder
R. Mead
The Computer Journal
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