levenberg-marquardt

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    因为Excel求解器在数千次优化(原因是它使用电子表格作为接口)上运行速度很慢,我试图实现一个类似的(特定于问题的)解决方案在C++中(使用Visual Studio 2010,在Win 7 64位平台上)。我会通过VBA中的Declare语句来包含DLL,并且已经有这方面的经验,所以这不是问题。 我的问题是最小化经验数据与非线性但平滑的目标函数之间的平方误差的总和,问题将包括非负性(X> = 0

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    我有大量的方程(n)和大量未知数(m),其中m大于n。我试图用n个方程和一组观测值来找到m的值。 我在C#中查看了Levenberg-Marquardt的一些实现,但是我找不到解决超过1个方程的任何问题。例如,我看着http://kniaz.net/software/LMA.aspx,它似乎是我想要的,除了它只需要一个方程作为参数,我想同时解决许多方程。类似的,这个包:http://www.alg

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    我正在研究运动应用程序中的结构,并跟踪放置在对象上的一些标记以确定对象的刚性结构。 该应用程序本质上是对多个摄像机视图使用标准Levenberg-Marquardt优化,并最大限度地减少预期标记点与2D视图中从每个视图获取的标记点之间的差异。 对于每个标记点,并且每个查看下面的函数被最小化: double diff = calculatedXY[index] - observedXY[index]