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实验7-线形拟合
- 1、掌握MATLAB优化工具箱的基本用法，对不同算法进行初步分析、比较。 2、练习实际问题的非线性最小二乘拟合。-1.Understand the basic usage of Matlab optimization tool box. Analize and Compare different algorithms. 2. Practise nonliear minimum second order fitting using practical problems.
Linearfitting
- 直线拟合的几种算法，其中包括线性最小二乘，和两种不同目标函数的非线性最小二乘，用于比较这些方法的优劣，另外matlab中说的robust least squares方法没有找到，希望有朋友能给穿一下：）-Several linear fitting algorithm, which includes linear least squares. and two different objective function of the nonlinear least squares, used to
nlinfit
- 非线性最小二乘算法，矩阵和向量类为自己编写，用数组代替也可以-nonlinear least-squares algorithm, matrix and vector category for their preparation, with the array can be replaced
levmar
- Levenberg-Marquardt的c++优化代码。该代码适用各种非线性最小二乘问题
minq5
- 一种优化方法，适用于非线性最小二乘，该算法可用于相机定标参数的优化
LevMarqF
- 一种优化方法，适用于非线性最小二乘，该算法可用于相机定标参数的优化
levmar.rar
- 用于求解非线性最小二乘问题的解。
LM-fit
- 非线性最小二乘-LM法 是用IDL语言编写的，基本思想可以参考-Nonlinear least-squares-LM method is to use IDL language, the basic idea can refer to
zuiyouhuashiyanbaogao
- 用MATLAB求解无约束的问题，主要有最速下降法，牛顿法，共轭梯度法，变尺度法（DFP和BFGS法），非线性最小二乘法。 用MATLAB求解有约束的问题，主要是外惩罚函数和广义乘子法。 以及一些对具体问题的分析，MATLAB的代码在文档里都有。 -Using MATLAB to solve the problem of non-binding, there are the steepest descent method, Newton method, conjugate gradie
LM
- LM算法的简要描述。LM算法是一种定位多变量函数最小值的迭代技术，是解决非线性最小二乘问题的基本技术之一。-The Levenberg-Marquardt(LM)algorithm is an iterative technique that locates the minimum of a multivariate function that is expressed as the sum of squares of non-linear real-valued functions[4
include
- 非线性最小二乘问题的修正Gauss-Newton法所计算的函数-Rectification of nonlinear least squares Gauss-Newton method calculated function
levmar-2.1.2
- 求算非线性最小二乘问题的经典算法。Levenberg-Marquardt算法。-This is levmar, a copylefted C/C++ implementation of the Levenberg-Marquardt non-linear least squares algorithm. levmar includes double and single precision LM versions, both with analytic and finite differ
Desktop
- matlab优化计算 第8章 约束优化问题 第9章 非线性最小二乘优化问题 第10章 线性规划 第11章 整数规划-linear programming
guassnewton
- 求解无约束问题最优化问题的基础方法之一：高斯牛顿法-Gauss-Newton methon
mastering_matlab
- 精通MATLAB最优化计算 配套光盘 本书的主要内容是应用MATLAB来解决最优化问题，通过将“最优化问题”、“MATLAB优化工具箱”和“MATLAB编程”这三方面有机结合进行讲述，即一方面是使用工具箱来快速解决最优化问题，另一方面是通过算法编程深入解决最优化问题。主要包括MATLAB优化工具箱、无约束多维极值问题、约束优化问题、非线性最小二乘优化问题、线性规划、整数规划、二次规划、粒子群优化算法、遗传算法。 -The main contents of the book is the
MinLM1
- 非线性最小二乘优化问题 非线性最小二乘优化问题的程序，欢迎各位下载-Nonlinear least squares optimization problem of nonlinear least square optimization procedure, to welcome you to download
9
- 《精通MTLAB最优化计算》第9章 非线性最小二乘优化问题 源码-" The most proficient MTLAB Optimization" Chapter 9 source nonlinear least squares optimization problem
LMFsolve
- 这个程序实现了Levenberg Marquardt Fletcher(LMF)算法，并用于非线性最小二乘的计算。用于在一个非线性多项式组成的矛盾/超定方程组中，找到最优的解。-This program implements the Levenberg Marquardt Fletcher (LMF) algorithm, and used nonlinear least squares calculations. Formed in a non-linear polynomial for th
optimization-problem
- 非线性最小二乘 优化问题 -Nonlinear least squares optimization problem
最速下降法求解方程组
- 最速下降法就是梯度下降法,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。可以说是求解机器算法的最古老、最经典的模型，另一种常用的方法是最小二乘法。(The steepest descent method is the gradient descent method, which can be used to solve the least squares problem (both linear and non-linear). It can be said that it is the ol