装订-levmar以下为:C levmar(Levenberg-Marquardt)库的低级绑定

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Levenberg-Marquardt算法是一种迭代算法查找函数局部极小值的技术表示为非线性平方和功能。它已成为非线性最小二乘问题结合了最陡峭的下坡和高斯-纽顿法。当前解决方案距离根据正确的算法,该算法的行为类似于最陡下降法:速度慢,但保证收敛。当当前解接近正确的解,就变成了高斯-纽顿方法。

无约束和约束(在线性方程和方框约束)Levenberg-Marquardt包括变体。所有函数都有Double和浮动变量。

请注意,包括C库轻轻打补丁以使其纯净。这样函数可以在内部使用不安全性能IO.

关于许可证的说明:

除levmar-2.4目录中的文件以外的所有文件根据BSD3许可证。levmar C库,它是与此绑定捆绑在一起,属于GPL。如果你然后构建一个与此绑定链接的程序它也与利瓦尔有关。这意味着程序只能根据GPL。


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依赖关系 基础(>=3 && <5),装订-DSL(>=1.0.15)[详细信息]
许可证 LicenseRef-其他许可证
版权 2009–2012年Roel van Dijk和Bas van Dij
作者 罗尔·范·迪克<vandijk.roel@gmail.com网站>&Bas van Dijk<v.dijk.bas@gmail.com>
维护人员 罗尔·范·迪克<vandijk.roel@gmail.com>&Bas van Dijk<v.dijk.bas@gmail.com>
类别 数字的,外国金融机构
主页 https://github.com/basvandijk/bindings-levmar网站
Bug跟踪器 https://github.com/basvandijk/bindings-levmar/issues
源回购 头部:git克隆git://github.com/basvandijk/bindings-levmar.git
已上传 通过巴斯万迪克2018年5月7日T06:38:02Z
分配 尼克斯(NixOS):1.1.0.5
反向依赖关系 2直接,1间接[详细信息]
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Levenberg-Marquardt算法是一种迭代技术用平方和表示的函数的局部极小值非线性函数。它已成为非线性最小二乘问题结合最速下降法和高斯-纽顿法。当前的解决方案与正确的解决方案相去甚远,算法表现出就像最陡峭的下降方法:缓慢,但保证收敛当前解决方案接近正确的解决方案,它将成为高斯-纽顿法。

无约束和约束(在线性方程和方框下约束条件)包括Levenberg-Marquardt变量。所有功能双精度浮子变体。

请注意,附带的C库经过了轻微的修补纯粹的。这样可以在内部使用函数非安全性能IO.

许可证

所有文件除了中的那些左旋-2.4目录位于BSD3许可证。与此捆绑的levmar C库绑定,属于GPL。如果您构建一个链接的程序通过这种结合,它也与利瓦尔联系在一起。这意味着程序只能根据GPL的条款进行分发。