非線性最小二乘問題的混合算法.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩48頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

1、非線性最小二乘問題是最優(yōu)化問題的一個重要分支，它在化學，光譜學，神經網絡，機器人技術，信號分析，醫(yī)學和生物學成像等領域有很多廣泛的應用。本文前半部分介紹了關于解非線性最小二乘問題常用方法：Gauss-Newton法，Levenberg-Marquardt方法，擬牛頓方法和張量方法。后半部分給出了基于Gauss-Newton法和信賴域技巧的新算法。
　　F.Lampariello等人給出的算法是根據Gauss-Newton步的迭代效

2、果，每隔幾次迭代對Gauss-Newton方程做修正，改用Levenberg-Marquardt步做迭代方向。而迭代步長采用非單調線搜索技巧獲得，可保證全局收斂性。對于零殘量問題該算法局部超線性收斂。
　　本文在上述算法的基礎上，給出了基于Gauss-Newton法和Levenberg-Marquardt方法的混合算法，并利用信賴域技巧修正Levenberg-Marquardt參數，我們證明了新算法具有全局收斂性，且對于零殘量問題

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論