题外话： 从开始学习Slam十四讲第六章的时候就开始想写一个文档整理一下这些年遇到的优化算法，一周学一章，现在都学到第 章了，总算半整理半引用整理出来了... 如果学一个东西是不断坑自己 自己去填坑的过程，下一次应该不会摔的那么疼了吧 对于一个最小二乘问题的求解，根据目标函数可分为线性最小二乘和非线性最小二乘 对于非线性最小二乘问题，通常是进行泰勒展开将问题线性化，求解线性增量方程或是直接迭代找 ...
2020-05-08 00:18 0 936 推荐指数：
1.简介和定义............................... 12.设计方法.................................................. 5 2.1.最陡下降法. ..................... 7 2.2.牛顿法. ....................................................... ...
目录 1. 非线性最小二乘问题的定义 2. 最速下降法 3. 牛顿法 4. 高斯牛顿法（Gauss Newton） 5. 列文伯格-马尔夸特法 (Levenberg-Marquardt) 希望朋友们阅读后能够留下一些提高的建议呀，哈哈哈！ 1. ...
迭代权重最小二乘(Iteratively reweighted least squares, IRLS) [1] 方法用于求解\(p\)范数(\(p\) norm)的最小化问题。问题如下： \[\arg \min_{x} \sum_{i} | y_i - f_i (x) |^p ...
目录 最小二乘问题 初等正交变换 Householder 变换 Givens 变换 正交变换法 最小二乘问题 定义 3.1.1 给定矩阵 \(A\in\mathbb{R}^{m\times n}\) 及向量 \(b ...
最小二乘法 引子：如何求解一个无解方程组Ax=b的解 (Ax=b 是方程组的矩阵表现形式，A为矩阵，x为未知数) （例：对于 方程组而言，它的系数矩阵为 ，未知数向量为，右侧则有向量，所以方程组用 矩阵表示为） 这个问题听起来很荒谬，实际上这种问题 ...
最近想写一篇系列博客比较系统的解释一下 SLAM 中运用到的优化理论相关内容,包括线性最小二乘、非线性最小二乘、最小二乘工具的使用、最大似然与最小二 乘的关系以及矩阵的稀疏性等内容。一方面是督促自己对这部分知识进行总结,另一方面也希望能够对其他人有所帮助。由于内容比较多希望能够坚持 ...
这部分矩阵运算的知识是三维重建的数据基础。 矩阵分解 求解线性方程组：，其解可以表示为. 为了提高运算速度，节约存储空间，通常会采用矩阵分解的方案，常见的矩阵分解有LU分解、QR分解、Chole ...
远处有一座大楼，小明想要测量大楼的高度，他想到了一个好办法： 小明找到一根长度是y1的木棍插在地上，当他趴在 A点时，木棍的顶端正好遮住楼顶，此时他记录下自己的观察点到木棍的距离x1 。之后小明又找到另一个长度是y2的木棍，用同样的方法再观察一次，这次记录的数值是 x2。由于测量时 ...
