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VAJ414180314金虫 (初入文坛)
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Levenberg-Marquardt算法能否用于计算1范数定义下的最小值问题？已有2人参与
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菜鸟在此请教大家一个问题： 现在大多数文献在介绍Levenberg-Marquardt算法的时候，都是用这这个优化算法来解决最小二乘问题，也就是x=argmin[(f(x)-d)^2]这个问题（其中f(x)是模型计算出来的数据，d是测量数据）。 现在我的一个问题在于如果将这个问题换成在1范数定义下的一个优化问题，也就是x=argmin|f(x)-d|，那么Levenberg-Marquardt算法仍然能适用吗？ 备注： Levenberg-Marquardt算法对于满足f(x)-d=0的x值在1范数下无法求Jacobian矩阵和Hessian矩阵，因此，对于上述的问题，假设不存在f(x)-d=0的情形发生，那么Levenberg-Marquardt算法仍然能适用吗？ 我自己写了利用Levenberg-Marquardt来计算x=argmin|f(x)-d|最优化问题的代码，可是一直无法成功，在此恳求各位做optimization问题的高手老师前辈们指点迷津！不胜感激啊  ！ |
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