2月20 高斯-牛顿、雅可比矩阵、收敛条件、阻尼高斯牛顿、LM方法、matlab程序示例

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文章目录1.0高斯牛顿法1.1注意：1.1.1雅可比矩阵 Jacobian matrix1.1.2残差 residual，表示实际观测值与估计值(拟合值)之间的差1.2方法核心1.3 联合实际相机估计问题思考：1.4 保证算法收敛的机制1.5 效果优缺点分析1.5阻尼高斯牛顿法2.0 LM方法matlab练习程序（高斯牛顿法最优化） 1.0高斯牛顿法链接：https://blog.csdn.net/wuaini_1314/article/details/79562400 推导过程可以参考 http://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/

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