Banach空间中非线性不适定问题的Levenberg--Marquardt迭代法
牛顿公式：x(k+1) = x(k) - f(x(k)) / f '(x(k))迭代函数：Ф(x) = x - f(x) / f'(x)属性：方程求根迭代法 此时的迭代函数必须保证X(k)有极限，即迭代收敛。《数值计算方法与算法》-2 Editon -科学出版社 P93 《C#数值计算算法编程》-周长发 P210 代码维护：2007.04.20 ...
摘要: 基于已有的Banach空间非线性不适定问题的迭代法,给出了Levenberg— Marquardt迭代法的表达式,研究了它的收敛性.利用先验条件,源条件和广义的Bregman距离,分别证明了Levenberg- Marquardt迭代法的强收敛性和关于Bregman距离的收敛性.关键词:不适定问题 Levenberg Marquardt迭代法 Bregman距离 收敛率 ...
if(g(xk0)==0.0)//牛顿迭代法缺陷在于:收敛是否与初值x0密切相关