lm方法是一种综合了高斯-牛顿算法和Levenberg-Marquardt方法的算法,其主要思路是在高斯-牛顿算法的基础上增加一个正则化项,以保证算法的收敛性和稳定性。具体而言,lm方法在迭代过程中动态地调整正则化项的大小,当模型误差较小时,正则化项接近于零,lm算法就退化为高斯-牛顿算法;当模型误差较大时,正则化项增大,以保证...
如果我们改变下写法,用S来替代Q^{-1}的平方根 观察最大似然问题的目标方程(12)和最小二乘法的最小问题描述是一致的,我们用(22)中高斯牛顿迭代法替换(24)的方程。注r'(ξ)=-Sg'(ξ),我们可以得到 上式中Gi=g'(xi). 如果使用(6)(16)(17)和矩阵逆引理可以得到, 归纳一下,通过以初值x^高斯牛顿的...
由于牛顿法需要求解二阶导,也就是hessian matrix,运算量大,不利于实现,,所以通常在牛顿法的基础上用去掉二阶项,用一阶项来近似二阶导,从而保证了计算效率。LM方法,则是由于高斯-牛顿方法在计算时需要保证矩阵的正定性,于是引入了一个约束,从而保证计算方法更具普适性。 1.梯度下降与牛顿法[2] 梯度下降法: 梯...
一、引言穆斯堡尔谱学是近代进行物质微观结构分析的重要方法之一。在穆斯堡尔谱学的研究中,慎重地选择计算方法,并通过电子计算机用合适的程序来拟合谱线,找出谱中各峰的位置、强度和宽度等参数值,是一项重要的工作。目前拟合穆斯堡尔谱最常用的是高斯-牛顿法。它对一些简单而分辨得较好的谱线计算 Full-Text comm...
由此产生的迭代高斯-牛顿信念传播 (GN-BP) 算法可以解释为具有与集中式 SE 相同精度的分布式高斯-牛顿方法,但是,它引入了 BP 框架的许多优点。本文对 GN-BP 算法进行了广泛的数值研究,提供了有关其收敛行为的详细信息。 GN-BP 是第一个基于 BP 的非线性 SE 模型解决方案,通过 Gauss-Newton 方法实现了与集中...
方法牛顿帮助高斯牛顿高斯Gausstype牛顿吧gauss 系统标签: newtontechniquestype高斯牛顿tting Robust Fitting of Implicitly Defined Surfaces using Gauss-Newton-type techniques Martin Aigner Bert J¨ uttler October 23, 2009 Abstract We describe Gauss-Newton type methods for fitting im- plicitly defined...
进一步稳定了增量计算过程。实际应用中，非线性优化问题的求解策略包括线搜索和信赖区域两类方法。线搜索策略先确定搜索方向，再寻找步长以实现最速下降，而信赖区域方法先固定搜索区域，寻找该区域内最优解。高斯牛顿法和Levenberg-Marquadt方法，作为视觉SLAM中常用策略，广泛应用于解决非线性优化问题。
1.一种基于改进高斯-牛顿算法的doa估计方法,其特征在于,包括由天线阵列(antennaarray)、限定解空间模块、高斯-牛顿算法模块,包括以下步骤: 步骤1:求接收信号的协方差矩阵; 步骤2:根据传统子空间拟合类算法求出推定信号的表达式; 步骤3:利用推定信号必须为非负定这一条件,反推出所有可能的信号源的方向构成限定解空间...
摘要: 一,引言穆斯堡尔谱学是近代进行物质微观结构分析的重要方法之一.在穆斯堡尔谱学的研究中,慎重地选择计算方法,并通过电子计算机用合适的程序来拟合谱线,找出谱中各峰的位置,强度和宽度等参数值,是一项重要的工作.目前拟合穆斯堡尔谱最常用的是高斯-牛顿法.它对一些简单而分辨得较好的谱线计算关键词:...
使用类似于高斯牛顿法中的过程,对上式进行求导,然后使其导数为0,得到的增量方程为: 与高斯牛顿法相比,我们可以发现多出来一项 ,简化记 D-I为: 可以由上式观察到,当参数 λ的值比较大时,则LM算法接近为最速下降法,而λ 的值较小时则近似于高斯牛顿法。