Gauss-Newton算法是解决非线性最优问题的常见算法之一，最近研读开源项目代码，又碰到了，索性深入看下。本次讲解内容如下： 基本数学名词识记 牛顿法推导、算法步骤、计算实例 高斯牛顿法推导(如何从牛顿法派生)、算法步骤、编程实例 高斯牛顿法优劣总结 ...

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 ...

1. 迭代公式建立 将在点的Taylor展开如下： 一阶泰勒多项式： 近似于 解出x记为，则 2. 牛顿迭代法的几何解析 在处做曲线的切线，切线方程为： 令得切线与x轴的交点坐标为，这就是牛顿迭代法的迭代公式。因此，牛顿法又称“切线法”。 Newton迭代法的特点是 ...

一、导数 　　 导数可以理解为某点的斜率。 泰勒公式： 在x -> x0的情况下,可以看成是： 这也是后面牛顿迭代法所用到的公式 二、牛顿迭代法 通过不断迭代，逐渐逼近零点 ...

牛顿迭代法 求近似解 概念 牛顿法又称为牛顿-拉弗森方法，它是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。方法使用函数\(f(x)\)的泰勒级数的前面几项来寻找方程\(f(x)=0\)的根。 注意：牛顿法只能逼近解，不能计算精确解。 原理 利用泰勒公式，在\(x_0\)处展开，展开到一阶 ...

什么是牛顿迭代法 牛顿-拉弗森方法 Newton-Raphson method 用来近似求解多项式的根 公式 顾名思义,该方法采用迭代的思想,已知曲线方程\(f(x)\), 在\(x_n\)点做切线,求\(x_{n+1}\) 在\(x_n\)点的切线方程为 \[f(x_n)+f ...

也许更好的阅读体验 泰勒(Taylor)公式 \(\begin{aligned}f\left( x\right) =\sum ^{\infty }_{i=0}\dfrac {f^{(i)}\lef ...