The Levenberg – Marquardt algoritm är en metod som används i datavetenskap och matematik för att hitta ett lokalt minimum för en funktion , uttryckt som en summa av minsta kvadrat av icke-linjära funktioner . Den används ofta för att lösa linjära regressionsproblemoch för att hitta den minsta av funktioner som kan representeras som en summa av minsta kvadrat samt en optimerare för funktioner som inte kan sönderdelas till minsta kvadrat . Algoritmen är iterativ , vilket innebär att det fortsätter att upprepa tills en stopp villkor är uppfyllt , vilket antas vara den optimala lösningen . Du kan skriva kod för Levenberg – Marquardt algoritm med hjälp av funktioner i MatLab , eller med hjälp av funktioner som exponeras i lösningar skrivna i Fortran och C + + . Du behöver
MatLab
C + + editor
Dator
Visa fler Instruktioner
1
Starta ” MatLab ” ansökan . ” MatLab , ” eller Matrix Laboratory , är en matematisk programvara som är speciellt användbar för att lösa minsta kvadratekvationer. Den fungerar som ett programmeringsspråk för matematiska tillämpningar och innehåller funktioner som är särskilt utformade för Levenberg – Marquardt algoritm .
2
Skriv kod för att använda lsqnonlin funktionen i ” MatLab ” att lösa icke-linjära minsta kvadratproblem med hjälp av Levenberg – Marquardt algoritm . Enligt MathWorks dokumentation , är syntaxen :
x = lsqnonlin ( kul , x0 ) katalog
Funktionen startar vid punkten ” x0 ” och finner ett minimum av summan av kvadraterna av de funktioner som beskrivs i ” fun . ” för att använda denna funktion speciellt för Levenberg – Marquardt algoritm , använd ” ScaleProblem ” i funktionsdefinitionen . Addera 3
Skriv kod för att använda fsolve funktionen ” ; MatLab ” för att lösa system av ickelinjära ekvationer med hjälp av hjälp av Levenberg – Marquardt algoritm . Enligt MathWorks dokumentation , är syntaxen :
x = fsolve ( kul , x0 )
x = fsolve ( kul , x0 , optioner ) katalog
Funktionen hittar en rot ( noll ) i ett system av icke-linjära ekvationer genom att starta vid en punkt , x0 , och iterativt försöka lösa problemen i funktionen ” kul . ” för att använda denna funktion speciellt för Levenberg – Marquardt algoritm använder ScaleProblem alternativet i funktionsdefinitionen .
4
Starta din C + + editor och använda den för att skriva kod för att använda Levmar funktioner för att lösa linjära och icke-linjära problem med att använda Levenberg – Marquardt algoritm . De Llevmar funktioner är fritt tillgänglig under GNU General Public License och är utvecklade för att vara kompatibla med ” MatLab ” och flera vanliga programmeringsspråk . De Levmar funktioner är skrivna i C + + och exponerar funktioner och kod för begränsad och obegränsad optimering . Du kan ändra koden för att passa dina behov och för att anpassa den för att passa till din genomförandet av Levenberg – Marquardt algoritm . Addera