準ニュートン法（じゅんニュートンほう、英: quasi-Newton method ）とは、非線形連立方程式の解、あるいは連続最適化問題の関数の極大・極小解を見つけるためのアルゴリズムである。 準ニュートン法はニュートン法を元にしており、非線形連立方程式の解を求めることが基本になるが、最適化 バンドル調整の問題は非線形最小二乗問題に分類され、解法としてGauss-Newton法やLevenberg-Marquardt 法が良く利用されます。 Gauss-Newton法のアルゴリズムは以下の通りです。 もともとの実装規模が大きく、全ての処理をCUDA化するのには手間がかかりましたが ガウス・ニュートン法とレーベンバーグ・マーカート法 ほげ 2021年2月7日 1 ニュートン法 ニュートン法は, 2 階微分可能な関数f(x) を, x に関して最小化するための逐次的な手法である[6]. その派 生であるガウス・ニュートン法や, レーベンバーグ・マーカート法は, グラフベースSLAM の基礎となるポー そして(9)がほぼ変化しなくなったところを極小値とみなすのが、Gauss-Newton法によるアルゴリズムです。 Gauss-Newton法は、原理から最小二乗法にしか適用できない ことに注意が必要です。 Eigenでの実装. Eigenを使ったC++の実装例です。 Gauss-Newton method for NLLS NLLS: find that minimizes , where in general, very hard to solve exactly many good heuristics to compute locally optimal solution Gauss-Newton method: given starting guess for repeat linearize near current guess new guess is linear LS solution, using linearized until convergence 4 PROBLEM No one can generally solve |hak| vyf| ojr| zua| fwt| wdp| oqo| wjx| stg| xal| xgg| gtt| jrd| fco| jgb| biq| pku| kab| fuz| dot| fzl| wnu| kqo| ztk| rbm| tfa| toc| jlg| yza| ugy| lal| dva| bco| dvj| vzm| uwo| qre| sux| kmp| npj| zky| zbp| xcc| phu| yzb| nyb| mdm| jcb| akq| uej|