给了一套 信任地区 信任区域 - 嘟冰 Levenberg-Marquardt 所有算法都是大规模的;看 这 这FSOLVE.
尝试通过最小化组件的平方和来解决方程系统。如果方块的总和为零,则求解方程式。
Fzero.
莫德利维
优化工具箱™载体中使用的许多方法都基于 要了解优化的信任区域方法,请考虑无约束的最小化问题,最小化
求解器更新当前点 定义特定信任区域方法最小化的关键问题 在标准信任区域方法中( 在哪里
这种算法提供了准确的解决方案 求解器确定二维子空间
或者方向
这种选择背后的哲学 使用信任区域方法无约束最小化的过程现在很容易指定: 制定二维信任区域子问题。 解决 如果 调整δ。 求解器重复这四个步骤直到收敛,根据标准规则调整他信任区域维度δ。特别是,如果它不接受试用步骤,则求解器会减少信任区域大小 优化工具箱溶剂治疗重要案例 一种解决大型,对称,线性方程式系统的流行方式 在最小化背景下,您可以假设Hessian矩阵
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预处理的共轭梯度法
另一种方法是解决一个线性系统的方程式以找到搜索方向。牛顿的方法指定为搜索方向解决 j 在哪里
牛顿的方法可能是有问题的。 使用信任区域技术(介绍
但最少的 牛顿步骤 m 所以它也是最少的 m 这样 有关信任区域方法的概述,请参阅conn Trus-Region-Dogleg算法的关键特征是使用Powell Dogleg过程来计算步骤 该算法构造了这一步 D. 在哪里 通过解决来计算Gauss-Newton步骤 j 使用matlab. 该算法选择了这一步骤 D. 在哪里 信任区域 - Dogleg算法是有效的,因为它只需要每个迭代的一个线性解决(用于高斯-牛顿步骤的计算)。此外,该算法可能比使用线搜索的Gauss-Newton方法更强大。
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信任区域 - Dogleg实现
莫德利维
(矩阵左部)运算符。
Levenberg-Marquardt算法( 或者,可选地,方程式 标量在哪里 什么时候
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