1 用牛顿法求解方程的零点用牛顿法求解方程 f(x)=0 时,将 f(x) 在 x_k 点处做一阶展开,可得 f(x_k) + f'(x_k) \Delta x_k = 0 \tag{1.1}第 k \to k+1 次牛顿迭代变化量为 \Delta x_k = - M(x_k)^{-1} f(x_k)…
比较牛顿法与高斯-牛顿法，高斯-牛顿法在计算Hessian矩阵时使用了近似值，减少了计算量。但其精确度取决于Hessian矩阵的近似程度。Levenberg-Marquardt算法结合了高斯-牛顿法和梯度下降法的优点，通过添加damping项调整优化过程，使其在不同情况下都能获得良好的性能。为了进一步降低计算精确Hessian矩阵的开销，...
非线性优化问题:由许多个误差项平方和组成的最小二乘问题。讨论了两种主要的梯度下降方式:高斯牛顿法和列文伯格 —马夸尔特方法。在实践部分中,分别使用了手写高斯牛顿法、Ceres 和 g2o 两种优化库求解同一个 曲线拟合问题,发现结果相似。 特别地,如果用g2o来拟合曲线,必须先把问题转换为图优化,定义新的顶点和边。
联合开源物理高斯:用于生成动力学的物理集成三维高斯 我们介绍了一种新的方法,即PhysGaussian方法,它将基于物理的牛顿动力学无缝地集成到3D Gaussian中,以实现高质量的新颖运动合成。通过使用自定义的物质点方法( MPM ), - 计算机视觉life于20240320发布在抖音,已经收