levenberg-marquardt

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    因爲Excel求解器在數千次優化(原因是它使用電子表格作爲接口)上運行速度很慢,我試圖實現一個類似的(特定於問題的)解決方案在C++中(使用Visual Studio 2010,在Win 7 64位平臺上)。我會通過VBA中的Declare語句來包含DLL,並且已經有這方面的經驗,所以這不是問題。 我的問題是最小化經驗數據與非線性但平滑的目標函數之間的平方誤差的總和,問題將包括非負性(X> = 0

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    我有大量的方程(n)和大量未知數(m),其中m大於n。我試圖用n個方程和一組觀測值來找到m的值。 我在C#中查看了Levenberg-Marquardt的一些實現,但是我找不到解決超過1個方程的任何問題。例如,我看着http://kniaz.net/software/LMA.aspx,它似乎是我想要的,除了它只需要一個方程作爲參數,我想同時解決許多方程。類似的,這個包:http://www.alg

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    我正在研究運動應用程序中的結構,並跟蹤放置在對象上的一些標記以確定對象的剛性結構。 該應用程序本質上是對多個攝像機視圖使用標準Levenberg-Marquardt優化,並最大限度地減少預期標記點與2D視圖中從每個視圖獲取的標記點之間的差異。 對於每個標記點,並且每個查看下面的函數被最小化: double diff = calculatedXY[index] - observedXY[index]