列夫马尔

levmar:Levenberg-Marquardt非线性最小二乘算法在C/C++中这个站点提供了Levenberg-Marquardt优化算法的GPL本地ansic实现,也可以从C++、Matlab、Perl、Python、Haskell和Tcl中使用,并解释它们的用法。包括无约束和约束(在线性方程组、不等式和框约束下)Levenberg-Marquardt变量。Levenberg-Marquardt(LM)算法是一种迭代技术,它可以找到用非线性函数平方和表示的函数的局部最小值。它已成为非线性最小二乘问题的标准方法,可以看作是最速下降法和高斯-牛顿法的结合。当当前解与正确解相差甚远时,该算法表现为最速下降法:缓慢,但保证收敛。当当前解接近正确解时,它就变成了高斯-牛顿法。


zbMATH中的参考文献(参考文献64条)

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  18. 穆塔兹穆罕默德;林恩兵:使用Daubechies和Coiflet紧框架系统的Gibbs效应(2018)
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