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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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