原文：http://blog.csdn.net/dsbatigol/article/details/12448627 何为梯度？ 一般解释： f(x)在x0的梯度：就是f(x)变化最快的方 ...

上一篇博客中介绍的高斯牛顿算法可能会有J'*J为奇异矩阵的情况，这时高斯牛顿法稳定性较差，可能导致算法不收敛。比如当系数都为7或更大的时候，算法无法给出正确的结果。 Levenberg-Marquardt法一定程度上修正了这个问题。 计算迭代系数deltaX公式如下： 当lambda很小 ...

参考资料： 1，《精通MATLAB最优化计算（第2版）》作者：龚纯 等 的 第9章 9.3 小节 L-M 法 2，《数值分析》 作者：Timothy Sauer 的 第4章 4.4节 非线性最小二乘的 例子 第一本书里头虽然有代码，然而有错误，修正了错误之处 ...

计算步骤如下： 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： 迭代结果，其中散点为带噪声数据， ...

基于qt creator开发环境下的高斯曲线拟合实现过程： 空气VOCs色谱图得到的一系列离散数据，色谱峰处符号高斯分布，故采用高斯函数对其进行曲线拟合。开发环境为qt creator，拟合算法选用Levenberg-Marquardt，结果与origin拟合结果一致。Matlab中具有强大 ...

共轭梯度法： About the code: A : the input A of Ax = b b : the input b of Ax = b x0 : the input guess of x x : the output x of Ax = b r ...

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： ...

求最优估计$x^{*}$，使得误差(残差)向量的$\epsilon=f(x^{*})-z$的平方和$S(x)=\epsilon^{T}\epsilon$最小，即求 \begin{equati ...