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Levenberg-Marquardt 方法


Levenberg-Marquardt 方法是寻找函数 F(x) 最小值的 Gauss-Newton 方法的常用替代方法,该函数是非线性函数的平方和,

 F(x)=1/2sum_(i=1)^m[f_i(x)]^2.

f_i(x)雅可比矩阵J_i(x),则 Levenberg-Marquardt 方法在由方程组的解 p 给出的方向上搜索

 (J_k^(T)J_k+lambda_kI)p_k=-J_k^(T)f_k,

其中 lambda_k 是非负标量,I单位矩阵。该方法具有一个很好的性质,即对于某个与 lambda_k 相关的标量 Delta,向量 p_k 是最小化 ||J_kp+f_k||_2^2/2 且受限于 ||p||_2<=Delta 的约束子问题的解 (Gill 等人,1981,第 136 页)。

该方法通过以下命令使用FindMinimum[f, {x, x0}] 当给定Method -> LevenbergMarquardt选项。


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参考文献

Bates, D. M. 和 Watts, D. G. Nonlinear Regression and Its Applications. 纽约:Wiley, 1988.Gill, P. R.; Murray, W.; 和 Wright, M. H. "The Levenberg-Marquardt Method." §4.7.3 in Practical Optimization. 伦敦:Academic Press, 第 136-137 页, 1981.Levenberg, K. "A Method for the Solution of Certain Problems in Least Squares." Quart. Appl. Math. 2, 164-168, 1944.Marquardt, D. "An Algorithm for Least-Squares Estimation of Nonlinear Parameters." SIAM J. Appl. Math. 11, 431-441, 1963.

在 Wolfram|Alpha 中引用

Levenberg-Marquardt 方法

请引用本文为

Weisstein, Eric W. "Levenberg-Marquardt Method." 来自 MathWorld--Wolfram Web 资源。 https://mathworld.net.cn/Levenberg-MarquardtMethod.html

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