matlab输入函数公式代码varpro2 用于可分离非线性最小二乘优化问题的可变投影算法 VARP2 的相当快速的 MATLAB 实现。 关于 该软件允许您有效地解决最小二乘问题，其中对某些参数的依赖是非线性的，而对其他参数的依赖是线性的。 特别是，这个软件可以让你解决表格的问题 min_{a,B} |X - F(a) B|_F^2 + | R*a |_2^2 其中 X 是大小为 m × n 的数据矩阵，F(a) 是矩阵值函数（维度为 m × l 的矩阵），具有向量输入 a（对 a 的条目的依赖性可能是非线性的），R 是矩阵，B 是 al by n 矩阵。 代码需要的是一个函数，用于评估任何 i 的 F(a) 和 dF(a)/da_i（有关更多详细信息，请参阅代码文档）。 通常情况下，dF(a)/da_i 是一个稀疏矩阵。 在这种情况下，建议返回一个稀疏矩阵。 带有 R 的术语是可选的，可以用标量（对应于 Tikhonov 正则化）或矩阵来指定。 VARP2 算法基于以下会议记录报告： 用于解决非线性最小二乘问题的变量投影算法的扩展和使用，GH Golub 和 RJ LeVeque

haoli 等人的非刚性配准教学课件

偶尔我会看到解决很多非线性最小二乘问题的请求，所有这些问题都有相同的模型，但数据集不同。 简单的答案是循环，或者您可以使用并行计算解决方案。 但是，您也可以使用优化工具箱求解器中内置的功能 - 允许您使用块对角雅可比矩阵并行解决许多小问题。 例如，假设要求您估计模型的系数y = a1 + a2*exp(a3*x) 这是使用任何非线性回归工具解决的简单问题。 （我推荐我自己的 fminspleas，也在 File Exchange 上。）但是假设您有 10000 组数据，那么您需要求解 10000 组参数？ 您可以只使用循环，但循环并不总是解决问题的最有效方法。 batchpleas 是解决这个问题的工具。 它通常允许吞吐量提高一个数量级，而无需任何并行处理工具箱。 例如，我在包含的演示中提供的示例在将一组 10000 条曲线拟合到数据时显示了 13-1 的加速，每个曲线都有 3 个要估计

一种新的求解非线性最小二乘问题的牛顿迭代算法.docx

卡尔曼滤波器可以被解释为一种最小化最小均方误差的反馈方法。 它可用于解决非线性最小二乘优化问题。 该函数提供了一种使用无迹卡尔曼滤波器解决非线性最小二乘优化问题的方法。 包括三个示例：一般优化问题、求解由神经网络模型表示的一组非线性方程的问题和神经网络训练问题。 该函数需要无迹卡尔曼滤波函数，可从以下链接下载： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=18217&objectType=FILE

大数据-算法-非线性最小二乘测量平差与空间数据误差分析.pdf

大数据-算法-非线性最小二乘估计的遗传算法研究.pdf

敏派 信息 该存储库包含来自netlib.org的原始双精度Minpack，以及CMake makefile和示例。 关于民派 Minpack包括用于解决非线性方程和非线性最小二乘问题的软件。 五个算法路径分别包括一个核心子例程和一个易于使用的驱动程序。 该算法或者从雅可比矩阵的解析规范出发，或者直接从问题函数出发。 这些路径包括具有带状雅可比矩阵的方程组系统，具有大量数据的最小二乘问题以及用于检查雅可比矩阵与函数的一致性的工具。 阿贡国家实验室的JorgeMoré，Burt Garbow和Ken Hillstrom。 文献资料 Minpack包含4个子例程，用于求解非线性方程组： hybrd ， hybrd1 ：雅可比矩阵是通过前向差分近似计算的。 hybrj ， hybrj1 ：用户提供雅可比矩阵 和6个用于解决非线性最小二乘问题的子例程： lmdif ， lmdif1 ：通过

matlab精度检验代码（这是manpage.txt的Markdown启用版本，它描述了InvGN ...） ## INVGN-高斯-牛顿反演-1.0版。 西雅图华盛顿大学应用物理实验室的安德鲁·甘斯（Andrew Ganse）撰写。 华盛顿大学（C）2015，通过3条款BSD许可。 有关完整的许可证声明，请参阅LICENSE.txt。 INVGN计算Tikhonov正则化的Gauss-Newton非线性迭代反演，以解决以下阻尼非线性最小二乘问题： minimize ||g(m)-d||^2_2 + lambda^2||Lm||^2_2 For appropriate choices of regularization parameter lambda, this problem is equivalent to: minimize ||Lm||_2 subject to ||g(m)-d||_2<delta (where delta is some statistically-determined noise threshold) 并且： minimize ||g(m)-d||_2

圆的精确方程与 xy 数据的迭代、稳健拟合。 基于当前标准偏差的倍数和“搁置”来识别异常值。 交互解决方案继续进行，直到没有剩余的异常值。 返回xo，yo，R，终端离群准则和残差向量。