拉夫逊迭代法原理及其实现-拉夫逊迭代法:原理与实现
关于尊龙凯时 - 人生就是搏! / 2023-11-02
拉弗逊迭代法(Levenberg-Marquardt algorithm)是一种常用的非线性最小二乘优化算法,用于解决非线性最小二乘问题。该算法综合了高斯-牛顿法和梯度下降法的优点,能够快速、稳定地求解非线性最小二乘问题。本文将介绍拉弗逊迭代法的原理及其实现,并探讨其在实际问题中的应用。 1. 原理介绍 拉弗逊迭代法的原理基于高斯-牛顿法和梯度下降法。高斯-牛顿法通过线性化目标函数,并利用雅可比矩阵来近似求解最小二乘问题。当雅可比矩阵存在奇异性或者目标函数存在噪声时,高斯-牛顿法可能会产生不稳