Levenberg-Marquardt (LM) 算法是一种高效的非线性最小二乘问题求解方法,它通过将复杂的非线性问题转化为线性近似,并利用信赖域法确保每次迭代目标函数有效下降。LM算法的核心在于其将非线性问题转换为了线性问题。在求解过程中,首先会设定一个初始参数集,然后通过优化
用L-M法求下面的优化问题: \min S=\left(t^{2}+t-1\right)^{2}+\left(2 t^{2}-3\right)^{2} ,其中初始点取 t=5 ,参数 \beta=0.4, \mu=2, v=1.5。 test.m syms t; f = [t^2+t-1;2*t^2-3]; [x_optimization,f_optimization] = Levenberg_Marquardt_Method(f,5,0.4,2,1.5...
非线性最小二乘法之Gauss Newton、L-M、Dog-Leg原理简介与实现,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。