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一种自适应非线性最小二乘算法

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出版:1981年9月1日出版历史
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  1. 1ALLEN,D M私人通讯,1976年谷歌学者谷歌学者
  2. 2BARD,Y求解非线性参数估计问题的梯度方法的比较SIAM J Numer Anal 7(1970),157-186谷歌学者谷歌学者
  3. BARD,Y非线性参数Esttmatmn学术出版社,纽约,1974谷歌学者谷歌学者
  4. 4BATES,D M,AND WATTS,D G非负最小二乘法的正交收敛准则Queen’s Mathematal Preprmt 1979-14,Queen's Umv,Kingston,Ont.,加拿大谷歌学者谷歌学者
  5. 5比尔。E M L关于求一个以上va~mble Tech Rep 25函数的局部mlmmum的替代方法,普林斯顿大学统计技术研究小组。,普林斯顿,新泽西州,1958年谷歌学者谷歌学者
  6. 6BELSLEY,D A关于非经验全信息最大hkehhood估计器的有效计算技术代表5,麻省理工学院经济与管理科学计算研究中心,剑桥,马萨诸塞州,1980谷歌学者谷歌学者
  7. 7BETTS,J T求解非负最小二乘问题的一般方法应用J Optzm理论应用18(1976),469-484谷歌学者谷歌学者
  8. 8Box,M J几种当前优化方法的比较和约束问题转换的使用计算J 9(1966),67-77谷歌学者谷歌学者
  9. 9BRANIN,F H求联立非线性方程多解的广泛收敛方法IBM J Res Develop 16(197I),504-522谷歌学者谷歌学者
  10. 10BROWN,K M,AND DENNIS,J.E《数学软件中非负最小二乘曲线拟合的新算法》,J R Rice,Ed.,美国科学院出版社,纽约,1971年,391-396。谷歌学者谷歌学者
  11. 11COLVILLE,A R非硬件编程代码的比较研究技术代表320-2949,IBM纽约科学中心,1968年谷歌学者谷歌学者
  12. 12CRAG(~,E E,AND LEVY,A V关于函数最小化的超记忆梯度方法的研究J Optzm理论应用4(1969),191-205谷歌学者谷歌学者
  13. 13DAVIDON,W C新的最小二乘算法J Opttm理论应用18(I976),187-i97。谷歌学者谷歌学者
  14. 14DENNIS,J E《非线性方程组的数值解法中非线性最小二乘问题的一些计算技术》,G D Byrne和C A Hall,Eds,Academm Press,纽约,1973年,第t57-183页谷歌学者谷歌学者
  15. 15DENNIS,J E《非线性最小二乘和方程在最新的数字分析师中》,D Jacobs,Ed,学术出版社,伦敦,1977年,第269-312页谷歌学者谷歌学者
  16. 16DENNIS,J E,AND MEI,H.H-W使用函数和梯度值的两种新的无约束优化算法J Opttm理论应用28(1979),453-482谷歌学者谷歌学者
  17. 17DENNIS,J E,AND MORI~,J J准纽顿方法,动机和理论SIAM Rev 19(1977),46-89谷歌学者谷歌学者
  18. 18DENNm,J.E,AND WF.LSCH,R E.《公共统计B7(I978)非负最小二乘和稳健回归技术》,第345-359页谷歌学者谷歌学者
  19. 19ENGVALL公司。解非线性方程超定系统的J L数值算法NASA文件N70-35600,1966谷歌学者谷歌学者
  20. 20弗莱彻,1:~函数最小化,无需计算derlvatlves——评Compute J 8(1965),33-41谷歌学者谷歌学者
  21. 21FLETCI4F~R,R非负{东方格Rep R6799,AERE,Harwell,England,1971的一个修改的Marquardt子程序谷歌学者谷歌学者
  22. 22FLETCHER,R.和POWELL,M.J D最小化的快速收敛下降法。计算J 6(1963),163-168谷歌学者谷歌学者
  23. 23FREUDENSTEIN,F,AND ROTH,B非线性方程组的数值解J,ACM 10,4(1963年10月),550-556谷歌学者谷歌学者
  24. 24GA'~,D M计算最优|ocaUy约束步长SIAM J Sc~StatLst。计算2,2(1981年6月),186-I97谷歌学者谷歌学者
  25. 25GAY,D M通用无约束mlmmlzatlon子程序使用模型/信任区域方法技术代表18,Cemer for Computational Research M Economics and Management Scmnce,麻省理工学院。1980谷歌学者谷歌学者
  26. 26GILL,P E,AND MURRAY,W算法用于求解非线性最小二乘问题SIAM J Numer。《分析》第15卷(1978年),977-992谷歌学者谷歌学者
  27. 27GOLUB,G H矩阵分解和staUstwal计算,《Statlsttcal Computatmn》,R.C Milton和J.A.Nelder,Eds,学术出版社,纽约,1969年,第365-397页谷歌学者谷歌学者
  28. 28JENNRmH,RI,AND SAMPSON,P F,逐步回归在非线性估计中的应用。技术计量学10(1968),63-72谷歌学者谷歌学者
  29. 29KOWALIK,J S和OSBORNE,《无约束Opttmlzatton问题的M R方法》,美国爱思唯尔出版社,纽约,1968年谷歌学者谷歌学者
  30. 30MEYER,R R《非负编程中非线性回归的理论和计算方面》,J B Rosen,O L Mangasarlan,K Rltter,Eds,Academm Press,纽约,1970年谷歌学者谷歌学者
  31. 31MORE,J J《Levenberg-Marquardt算法的实现和理论》,讲义zn Mathematcs No 630 Numerical Analyst,s,G Watson,Ed,Sprmger-Verlag,纽约,1978年,第105-i16页谷歌学者谷歌学者
  32. 32MORR,J J.优化软件DAMTP Rep 79/NA4的实施和测试,剑桥Umv,英国剑桥,1979年谷歌学者谷歌学者
  33. 33OREN,S S无约束最小化的自缩放可变度量算法Math Comput 27(i973),873-885。谷歌学者谷歌学者
  34. 34OSBORNE,M R《非hnear Opttm的Numerwal方法中非hnear最小二乘计算的一些方面》,zatzon,F A Lootsma,Ed.,学术出版社,纽约,1972谷歌学者谷歌学者
  35. 35POWELL,M J D求多变量函数平稳值的迭代方法计算J 5{1962),147-151谷歌学者谷歌学者
  36. 36POWELL,M J.D用于无约束mlmmization的FORTRAN子程序,需要目标函数的一阶导数。代表AERE-R.6469,AERE Harwell,英格兰,1970年。谷歌学者谷歌学者
  37. 37PRATT,J W何时停止准纽顿搜索以获得最大香港估计值工作文件77-16,哈佛商学院,马萨诸塞州剑桥,1977年谷歌学者谷歌学者
  38. 38RAO,C R.L~《近统计推断及其应用》,第2版,威利,纽约,1973年。谷歌学者谷歌学者
  39. 39REINSCH,C H.通过sphne函数平滑。II数字数学16(1971),451-454谷歌学者谷歌学者
  40. 40罗森布鲁克,H H求函数最大值或最小值的自动方法Compute J 3(1960),175-184谷歌学者谷歌学者
  41. 41WEDIN,P-A《从数值角度看非负最小二乘问题》,i和II计算科技代表,瑞典隆德Umv,1972年和1974年。谷歌学者谷歌学者
  42. 42WEt)IN,P-A可分离非线性最小二乘问题ITM Arbetsraport nr 23,Tellampad Matematlk研究所,瑞典斯德哥尔摩,1974年。谷歌学者谷歌学者
  43. 43WEt)IN,P-A.关于非负最小二乘问题ITM Arbetsraport nr 24的Gauss-Newton方法,Tellampad Matematik研究所,瑞典斯德哥尔摩,1974年。谷歌学者谷歌学者
  44. 44ZANGWILL,W J通过惩罚函数进行Nonhnear编程Manage Sc~13(1967),344-358谷歌学者谷歌学者

索引术语

  1. 一种自适应非线性最小二乘算法

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            数学软件上的封面图像ACM事务
            ACM数学软件汇刊 第7卷第3期
            1981年9月
            147页
            国际标准编号:2009年8月35日
            EISSN公司:1557-7295
            内政部:10.1145/355958
            期刊目录

            版权所有©1981 ACM

            发布者

            计算机协会

            美国纽约州纽约市

            出版历史

            • 出版:1981年9月1日
            发布于汤姆斯第7卷第3期

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