levmar是一个强大的和高效率的C/C++的实施采用Levenberg – 马奎德(LM)优化算法。 LM解决非线性最小二乘问题,即配备了一个模型,是非线性的未知参数(M>= N)在N米观测。 levmar包括双人和单精度LM变种,分析和有限差分近似雅可比矩阵。它也有一些约束非线性最小二乘支持,使线性方程和框的限制,被征收。雅可比矩阵稀疏的问题,sparseLM项目可能会更有效率。
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levmar是一个强大的和高效率的C/C++的实施采用Levenberg – 马奎德(LM)优化算法。 LM解决非线性最小二乘问题,即配备了一个模型,是非线性的未知参数(M>= N)在N米观测。 levmar包括双人和单精度LM变种,分析和有限差分近似雅可比矩阵。它也有一些约束非线性最小二乘支持,使线性方程和框的限制,被征收。雅可比矩阵稀疏的问题,sparseLM项目可能会更有效率。
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