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非线性最小二乘问题的混合算法
作 者: 孟繁雪
导 师: 范金燕
学 校: 上海交通大学
专 业: 计算数学
关键词: 非线性最小二乘问题 非线性方程组 Gauss-Newton法 Levenberg-Marquardt方法 信赖域技巧
分类号: O241.5
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 308次
引 用: 2次
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内容摘要
非线性最小二乘问题是最优化问题的一个重要分支,它在化学,光谱学,神经网络,机器人技术,信号分析,医学和生物学成像等领域有很多广泛的应用。本文前半部分介绍了关于解非线性最小二乘问题常用方法:Gauss-Newton法,Levenberg-Marquardt方法,拟牛顿方法和张量方法。后半部分给出了基于Gauss-Newton法和信赖域技巧的新算法。F. Lampariello等人给出的算法是根据Gauss-Newton步的迭代效果,每隔几次迭代对Gauss-Newton方程做修正,改用Levenberg-Marquardt步做迭代方向。而迭代步长采用非单调线搜索技巧获得,可保证全局收敛性。对于零残量问题该算法局部超线性收敛。本文在上述算法的基础上,给出了基于Gauss-Newton法和Levenberg-Marquardt方法的混合算法,并利用信赖域技巧修正Levenberg-Marquardt参数,我们证明了新算法具有全局收敛性,且对于零残量问题局部二次收敛。数值试验表明新算法可行,且对秩亏问题很有效。
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全文目录
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中图分类: > 数理科学和化学 > 数学 > 计算数学 > 数值分析 > 数值逼近
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