解释:牛顿-高斯原理是一阶泰勒展开式 f(x+Δx)=f(x)+(x+Δx)×f′(x) 其中,代码中对应: 1)、Y_OBS = f(x+Δx) 2)、Y_calc = f(x) 3)、J = f′(x) 4)、betha = x+Δx % LS 算法 % 求解方程 Y = A * exp(B * X); % A = 20, B = 0.24; clc; clear; clos...
高斯-牛顿迭代法是一种用于拟合非线性模型的迭代算法。以下是一个在MATLAB中实现高斯-牛顿迭代法的基本示例。在这个示例中,我们将尝试拟合一个简单的高斯函数。 假设我们的模型是: f(x) = a * exp(-(x-b)^2 / (2 * c^2)) 我们的目标是找到参数a,b和c,使得数据与模型之间的平方误差最小。 首先,...
function[ x_ans ]=LeveMarq( ti, yi, x_guess, lmd)% input : t = the x vector of 5 points% y = the y vector of 5 points% x_guess = the guess vector of x_ans% output : x_ans = the best answer% set up r matrixr = @(x) [x(1) *exp(-x(2)*(ti(1) - x(3))^2...
matlab练习程序(高斯牛顿法最优化) 计算步骤如下: 图片来自《视觉slam十四讲》6.2.2节。 下面使用书中的练习y=exp(a*x^2+b*x+c)+w这个模型验证一下,其中w为噪声,a、b、c为待解算系数。 代码如下: clear all; close all; clc; a=1;b=2;c=1; %待求解的系数 x=(0:0.01:1)';w=rand(length(x...
lamda = lamda/3; %减小lamda,更接近高斯牛顿法,会更快下降 lamda B1=B2; H1=H2; last_errorsum = errorsum; errorsum1=[errorsum1 errorsum]; i i=i+1; %真正成功迭代的次数 updateJ=1; else %说明目标函数反而上升了,不能接受 lamda = lamda*vv; %赶紧增大lamda,更接近于梯度下降 ...
高斯牛顿继承法matlab代码MA_602_AdvancedNumericalMethods Matlab代码,用于各种数值技术这些是可用于解决数值方法问题的函数,这些函数库包含使用LU分解(例如Doolittle,Cholesky)和诸如Gauss Seidel,Jacobian的迭代方案求解线性系统的代码。还包含使用牛顿正向插值和Chebschev插值点来找到插值多项式拟合的方法。
电力系统潮流计算(牛顿-拉夫逊法、高斯-赛德尔法、快速解耦法)【6节点 9节点 14节点 26节点 30节点 57节点】(Matlab代码实现), 视频播放量 94、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 荔枝科研社, 作者简介 编程与仿真领域爱好者(微信公
高斯牛顿继承法matlab代码平滑的深度学习 深度(强化)学习的平滑优化观点。 该存储库包含用于海报的演示脚本(matlab和python)。 文件夹“ matlab”: 单个脚本“ cvpr18_fnn.m”显示了在减少的四区域分类问题上所提出算法的二次收敛性。 该脚本可以直接运行,并立即生成一个图表,显示各个权重与地面实况的距离。 文件夹...
1、matlab高斯牛顿算法是利用牛顿迭代法求解参数。牛顿法的迭代过程中,采用“梯度下降法”的概念,逐步减少误差,最终趋近最优解。 2、在迭代过程中,需要求解参数的梯度,此时使用偏导数表来求解。对于非线性模型,误差即为拟合曲线到样本点距离的平方和,即所谓的二次损失函数,求解参数的梯度,即求此损失函数的偏导数。