原文：http://blog.csdn.net/dsbatigol/article/details/12448627 何為梯度？ 一般解釋： f(x)在x0的梯度：就是f(x)變化最快的方 ...

上一篇博客中介紹的高斯牛頓算法可能會有J'*J為奇異矩陣的情況，這時高斯牛頓法穩定性較差，可能導致算法不收斂。比如當系數都為7或更大的時候，算法無法給出正確的結果。 Levenberg-Marquardt法一定程度上修正了這個問題。 計算迭代系數deltaX公式如下： 當lambda很小 ...

參考資料： 1，《精通MATLAB最優化計算（第2版）》作者：龔純 等 的 第9章 9.3 小節 L-M 法 2，《數值分析》 作者：Timothy Sauer 的 第4章 4.4節 非線性最小二乘的 例子 第一本書里頭雖然有代碼，然而有錯誤，修正了錯誤之處 ...

計算步驟如下： 下面使用書中的練習y=exp(a*x^2+b*x+c)+w這個模型驗證一下，其中w為噪聲，a、b、c為待解算系數。 代碼如下： 迭代結果，其中散點為帶噪聲數據， ...

基於qt creator開發環境下的高斯曲線擬合實現過程： 空氣VOCs色譜圖得到的一系列離散數據，色譜峰處符號高斯分布，故采用高斯函數對其進行曲線擬合。開發環境為qt creator，擬合算法選用Levenberg-Marquardt，結果與origin擬合結果一致。Matlab中具有強大 ...

共軛梯度法： 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 ...

計算步驟如下： 圖片來自《視覺slam十四講》6.2.2節。 下面使用書中的練習y=exp(a*x^2+b*x+c)+w這個模型驗證一下，其中w為噪聲，a、b、c為待解算系數。 代碼如下： ...

求最優估計$x^{*}$，使得誤差(殘差)向量的$\epsilon=f(x^{*})-z$的平方和$S(x)=\epsilon^{T}\epsilon$最小，即求 \begin{equati ...